bat批处理

本文介绍了如何在Linux环境下创建和运行Shell脚本。包括编写批处理文件的基本步骤、赋予文件执行权限的方法及常见命令示例。

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linux下的批处理文件,基本就是shell脚本文件。
一个最简单的脚本书写方法为:
1、新建一个文件,名字为test(自己定义的名字)
nanotest.sh
2、在里面编写脚本
 
       程序必须以下面的行开始(必须方在文件的第一行):
          #!/bin/sh
       符号#!用来告诉系统它后面的参数是用来执行该文件的程序。在这个例子中我们使用/bin/sh来执行程序。
(能写一些shell普通命令,命令用分号隔开)
例子:
#! /bin/bash
# shutdown pc
sudo shutdown +1

3.执行方法
(1)在控制台输入命令执行:
  sh test.sh

(2)先给脚本可执行权限,双击执行:
右键此文件,选择属性->权限,最下方会有一个“允许以程序执行文件”,将这一项勾选,就可以了。
或在命令行下附予权限:
       chmod777 test.sh 或:chmod +xtest.sh

来源:http://www.sq01.cn/viewthread.php?tid=3289&extra=page%3D5
4.亲身测试:
打好jar包
写批处理文件,命名为×.sh,内容为执行命令,比如是java -jar dir/name.jar
执行批处理文件:sh *.sh
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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