30、Shell脚本编写与Bash安装指南

Shell脚本编写与Bash安装指南

1. Shell脚本编写最佳实践

在编写Shell脚本时,我们不仅要让代码完成任务,还要确保其具有可维护性,遵循良好的编程实践。

1.1 代码可读性

编写脚本时,代码的可读性至关重要。例如,六个月前编写的100行脚本,现在可能自己都难以理解其功能。Shell语言中存在许多晦涩的标点符号,虽然能减少输入,但不利于代码阅读。因此,要尽可能提高代码的可读性。

1.2 添加注释

注释是Shell脚本编写的首要规则。从脚本编写之初就应添加注释,即使脚本只有几行。随着功能的增加,脚本可能会从几行增长到数百行,所以养成在开始时就注释代码的习惯很重要。
- 脚本主头注释 :应至少说明脚本的功能。示例如下:

#!/bin/bash
#####################################################
# Name: graphconv.sh
#
# Converts graphics files from one format to another.
#
# Usage: graphconv.sh <input-file> <output-file>
#
# Author: C. Newham
# Date: 2004/12/02
#####################################################

如果使用版本控制系统(如CVS),可以省略作者和日期信

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值