15、提升Unix/Linux系统管理效率:实用Shell脚本解析

提升Unix/Linux系统管理效率:实用Shell脚本解析

在Unix或Linux系统管理领域,Shell脚本发挥着至关重要的作用。管理员作为系统的核心使用者,需要确保系统稳定运行,而Shell脚本不仅能帮助他们高效完成任务,还能带来开发的乐趣。下面将为大家详细介绍几个实用的Shell脚本。

1. 清理访客账户空间:fixguest脚本

在多人共享访客账户的情况下,账户空间容易被弄乱。fixguest脚本的作用就是在用户注销访客账户时清理账户空间,删除新创建的文件和子目录,移除所有点文件,并重新构建官方账户文件。

代码示例

#!/bin/bash
# fixguest--Cleans up the guest account during the logout process
# Don't trust environment variables: reference read-only sources.
iam=$(id -un)
myhome="$(grep "^${iam}:" /etc/passwd | cut -d: -f6)"
# *** Do NOT run this script on a regular user account!
if [ "$iam" != "guest" ] ; then
  echo "Error: you really don't want to run fixguest on this account." >&2
  exit 1
fi
if [ ! -d $myhome/..template ] ;
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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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