11、优化 Unix 系统:实用脚本与技巧

优化 Unix 系统:实用脚本与技巧

Unix 系统在不同版本之间存在着显著的差异,尽管遵循 POSIX 标准,但在具体的命令和功能支持上仍有很大不同。例如, ls 命令是 Unix 和 Linux 系统中的标准命令,但并非所有版本都支持 --color 标志;Bourne shell 的不同版本对变量切片(如 ${var:0:2} )的支持也不尽相同。

利用 shell 脚本可以对特定的 Unix 系统进行调整,使其更接近其他系统的使用习惯。这种调整通常不需要进行大规模的系统更新,还能避免添加新二进制文件可能带来的潜在问题。下面将介绍几个实用的 shell 脚本及其应用。

1. 显示带行号的文件

在显示文件时添加行号有多种方法。比如使用 awk 命令:

awk '{ print NR": "$0 }' < inputfile

部分 Unix 系统中, cat 命令有 -n 标志, more less pg 分页器也有指定行号输出的标志。但在某些系统中,这些方法可能无效,此时可以使用以下脚本:

#!/bin/bash
# numberlines--A simple alternative to cat -n, 
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。
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