0904 (安装nginx,cut sort grep sed awk 指令)

本文深入讲解了Linux系统中常用的命令,包括tar、cut、sort、wc、grep、sed、awk等,详细介绍了这些命令的功能、参数及实际应用场景,是Linux系统管理和文本处理的实用指南。

通过tar 方式安装nginx   指令更改配置 路径信息./configure --prefix=/opt/nginx --with-http_ssl_module --with-http_gzip_static_module --error-log-path=/var/log/nginx/nginx.log --pid-path=/var/log/nginx/pid

make 指令进行编译   make install 安装  通过 nginx下的sbin/nginx 启动nginx 网页访问虚拟机地址即可在页面上看到nginx的前端展示

cut 指令 

   可以实现对文件的分割 cut -d ":" -f-2 文件名 -d "" 以什么方式分割 -f-2 输出分割后的第几列 

   cut -d ":" -f3-5 passwd 输出3到5列 

   cut -d ":" -f3-5 --output-delimiter=".." passwd 将源文件的分割符换成.. 然后在输出

   cut -s -d ":" -f1,3,7 可以排除没有分割符的 数据 (排除脏数据) 打印1,3,7列

sort 指令

   对文件实现排序功能

   sort a.txt 默认对文件每行字典排序

   sort -t ' :' -k3 passwd  -t 按什么字符分割  -k 分割后第几个字段去按照字典排序

   sort -t ' :' -k3 passwd -n   -n是指按数值排序

   -r  倒序

wc指令

  -l 统计文本行数 -w输出单词统计数 -c字符统计数

grep指令

  搜索文本中的字符

  grep "a.re"  hello.txt   可以使用正则进行匹配搜索字符

  grep “\<are\>” hello.txt   匹配单词    grep "\<are" hello.txt  匹配单词开头   “ok\>” 匹配单词词尾

   grep -E   使grep处于扩展模式下 正则匹配 如? + { 等时 不用加\ 去转译

sed指令

   sed -i “1a/hello world/” hello.txt  -i 指修改文件 1a 在第一行后插入一行 hello world

   sed -i ”2d“ hello.txt 删除第二行 ”d“ 删除全部

   sed  -n ”/[0-9]/p “ hello.txt  -n指 只打印正则匹配到的行的数据 p在控制台回显  

   sed  "s/\(id:\)[0-6]\(:initdefault:\)/\15\2/"  inittab  s替换  s/x/y/p     x正则需要被替换的内容 y用y去替换x   p回显指令  \1第一个反    向引用 \(id:\) 

awk指令

   是一个更强大的文本分析工具,可以使用函数

   awk -F ':' '{print $1}' passwd  -F按照":"分割文件 然后打印第一列

   awk 'NR==1' passwd 打印第一行

   awk '/root/{print $0}' passwd 搜索打印出有root关键字的所有行中的数据

   awk -F ":" 'BEGIN{print "shell,name"; print $1 "," $7}END{print "blue,/root/bin"}' passwd  BEGIN在所有开始行前显示 END在所有行的末端显示  $1 "," $7 实现了第一列和第七列拼接在一起 完成了字符串的拼接

  • 统计报表:合计每人1月工资,0:manager,1:worker
    • Tom  0   2012-12-11      car     3000
    • John  1   2013-01-13      bike    1000
    • vivi  1   2013-01-18      car     2800
    • Tom  0   2013-01-20      car     2500
    • John  1   2013-01-28      bike    3500

awk '{split($3,data,"-");

if(data[2]=="01"){

name[$1]+=$5;

if($2=="0") {

role[$1]="Manager"

}else{

role[$1]="Worker"

}}

}

END{ for(i in name){print i"\t"name[i]"\t"role[i]

}}' awk.txt

 

ps: 安装rpm包 rpm -ivh xxx.rpm

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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