12、Unix 脚本实用技巧与系统管理指南(上)

Unix 脚本实用技巧与系统管理指南(上)

在 Unix 系统的日常使用和管理中,脚本编程是提高效率、简化操作的重要手段。本文将介绍一些实用的 Unix 脚本,包括文本搜索、文件压缩和磁盘使用分析等方面,帮助你更好地管理和优化系统。

1. 文本搜索脚本 cgrep

cgrep 脚本用于在文件中搜索指定模式,并显示匹配行及其上下文。

else
  echo "${lineno}p" >> $sedscript
fi
matches="$(( $matches + 1 ))"
done
if [ $matches -gt 0 ] ; then
  sed -n -f $sedscript $1 | uniq | more
fi
}
y trap "$(which rm) -f $tempout $sedscript" EXIT 
if [ -z "$1" ] ; then
  echo "Usage: $0 [-c X] pattern {filename}" >&2
  exit 0
fi
if [ "$1" = "-c" ] ; then
  context="$2"
  shift; shift
elif [ "$(echo $1|cut -c1-2)" = "-c" ] ; then
  context="$(echo $1 | cut -c3-)"
  shift
fi
pattern="$1";  shift
if [ $# -gt 0 ] ; then
  for filename ; do 
    echo "----- $filename -----"
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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