38、编程中的 bc 语言、数组及特殊技巧

编程中的 bc 语言、数组及特殊技巧

1. bc 语言:任意精度计算器语言

在编程中,有时候单纯依靠 shell 来处理整数运算无法满足需求,比如进行更高级的数学运算或者使用浮点数。这时,我们就需要借助外部程序,bc 就是这样一个在许多 Linux 系统中可用的专门计算器程序。

1.1 bc 语言基础

bc 程序会读取用其类似 C 语言编写的文件并执行。bc 脚本可以是单独的文件,也能从标准输入读取。bc 语言支持诸多特性,像变量、循环和用户自定义函数等。以下是一个简单的 bc 脚本示例,用于计算 2 加 2 的结果:

/* A very simple bc script */
2 + 2

这里第一行是注释,bc 使用的注释语法和 C 语言相同,以 /* 开头,以 */ 结尾,可以跨越多行。

1.2 使用 bc

1.2.1 运行脚本文件

若将上述脚本保存为 foo.bc ,可以这样运行:

[me@linuxbox ~]$ bc foo.bc
bc 1.06.94
Copyright 1991-1994, 1997, 1998, 2000, 2004, 2006 Free Software Foundation, Inc.
This is free software with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
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)与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与稳定性,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与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为智能制造与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,重点关注参数优化与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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