20、Linux 文件搜索、压缩与归档全攻略

Linux 文件搜索、压缩与归档全攻略

1. 文件搜索技巧

在 Linux 系统中,高效地搜索文件是一项必备技能。我们可以通过优化命令执行方式来提高效率。例如,执行 ls -l file1 file2 这样的命令,能让系统只执行一次命令,而非多次。实现这一目标有两种方法:传统方法使用外部命令 xargs ,另一种则是利用 find 自身的新特性。

1.1 find 命令的新特性

通过将 find 命令结尾的分号 ; 替换为加号 + ,可以激活 find 将搜索结果组合成一个参数列表的功能,从而仅执行一次所需命令。示例如下:

find ~ -type f -name 'foo*' -exec ls -l '{}' ';'

上述命令会在每次找到匹配文件时执行 ls -l 命令。而将命令修改为:

find ~ -type f -name 'foo*' -exec ls -l '{}' +

能得到相同结果,但系统只需执行一次 ls 命令。

1.2 xargs 命令的使用

xa

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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