关于shell

sudo -s 进入自己的目录下
/data/webserver/php/bin/php xxx.php 运行xxx.php 文件
ps 查看进程

fg 把后台运行的程序。前台显示出来
ctrl+c 停止程序
sort aa.txt | uniq > bb.txt 把aa文件 排序 去重 然后重定向到 bb文件

base 进入shell根目录 就是前面有root之类的关键字

批量修改权限。。chmod -R 777 aaa   -R 必须大写

用awk命令计算文件中某一列的总和:
awk 'BEGIN{sum=0}{sum+=$1}END{print sum}' data.txt
df -h 查看磁盘空间

在shell里面跑程序。。一定要写全路径
合并文件 more aa.txt >>new.txt  more bb.txt >> new.txt
diff 去重复
查看文件夹下 所有的文件数量 ls -lR|grep "^-"|wc -l



sort -T /data1/ -k1,1 -k2,2n tmp.log>tmp.sort  /按照第一列 第二列排序
/-k1,2 是按照第一列的第二个字符排列
/-k1,1 是按照第一整列排序


cat a.txt |wc -l 查看文件行数


查看某文件夹下文件夹的个数,包括子文件夹里的。ls -lR|grep "^d"|wc -l

 
shell下进入mysql界面 /data/mysql-5.1.45/bin/mysql -uroot -proot

暂停一个命令后 bg 能让它在继续运行。


得到前一天的时间 date -v -1d +%Y%m%d

 cat xxx | head -n 10000 | awk ....  //得到文件的前一万行

查看关于某一组的进程  ps -aux | grep yesterday    产看关于yesterday 这进程的信息 。。


取得上一个小时的时间 date=`date -v-1H +%Y%m%d%H`


查看一个文件夹的大小 du -chs



tar -zxvf filename.tar 解压文件时 只能解压一个 文件。。当有多个时 要写循环
for f in filename.tar
do  
tar -zxvf f
done



ls -Ftr|grep /
这个可以把文件夹倒叙排列
可以用:
ls -Ftral|grep /
查看详细的信息




 /data/mysql-5.0.51/bin/mysql -h192.168.181.45 -uweather -pweather -P 3306    
登陆内网的mysql


首先将file1 file2排序,再使用comm file1 file2。
这个命令将输出三列。第一列是仅在file1中出现的文本;第二列是仅在file2中出现的文本;第三列是两个文件都出现的文本。

comm 可以带 -1 -2 -3 的参数。加上那个那列就不显示。

结论:
1、只在一中出现的;  comm -23 file1 file2
2、只在二中出现的;  comm -13 file1 file2
3、既在一中出现也在二中出现的。 comm -12 file1 file2



tar 解包:tar xvf FileName.tar打包:tar cvf FileName.tar DirName(注:tar是打包,不是压缩!)
.gz解压1:gunzip FileName.gz解压2:gzip -d FileName.gz压缩:gzip FileName.tar.gz 和 .tgz解压:tar zxvf FileName.tar.gz压缩:tar zcvf FileName.tar.gz DirName
.bz2解压1:bzip2 -d FileName.bz2解压2:bunzip2 FileName.bz2压缩: bzip2 -z FileName.tar.bz2解压:tar jxvf FileName.tar.bz2压缩:tar jcvf FileName.tar.bz2 DirName
.bz解压1:bzip2 -d FileName.bz解压2:bunzip2 FileName.bz压缩:未知.tar.bz解压:tar jxvf FileName.tar.bz压缩:未知
.Z解压:uncompress FileName.Z压缩:compress FileName.tar.Z解压:tar Zxvf FileName.tar.Z压缩:tar Zcvf FileName.tar.Z DirName

.zip解压:unzip FileName.zip压缩:zip FileName.zip DirName
.rar解压:rar x FileName.rar压缩:rar a FileName.rar DirName
rar请到:http://www.rarsoft.com/download.htm 下载!解压后请将rar_static拷贝到/usr/bin目录(其他由$PATH环境变量指定的目录也可以):[root@www2 tmp]# cp rar_static /usr/bin/rarhttp://www.infor.kanazawa-it.ac.jp/~ishii/lhaunix/下载!>解压后请将lha拷贝到/usr/bin目录(其他由$PATH环境变量指定的目录也可以):[root@www2 tmp]# cp lha /usr/bin/http://sourceforge.net/projects/sex下载!解压后请将sEx拷贝到/usr/bin目录(其他由$PATH环境变量指定的目录也可以):[root@www2 tmp]# cp sEx /usr/bin/
.lha解压:lha -e FileName.lha压缩:lha -a FileName.lha FileName
lha请到:.rpm解包:rpm2cpio FileName.rpm | cpio -div.deb
解包:ar p FileName.deb data.tar.gz | tar zxf .tar .tgz .tar.gz .tar.Z .tar.bz .tar.bz2 .zip .cpio.rpm .deb .slp .arj
.rar .ace .lha .lzh .lzx .lzs .arc .sda .sfx .lnx .zoo .cab .kar .cpt .pit .sit .sea
解压:sEx x FileName.*压缩:sEx a FileName.* FileName
sEx只是调用相关程序,本身并无压缩、解压功能,请注意!sEx请到:
gzip 命令
减少文件大小有两个明显的好处,一是可以减少存储空间,二是通过网络传输文件时,可以减少传输的时间。

gzip 是在 Linux 系统中经常使用的一个对文件进行压缩和解压缩的命令,既方便又好用。

语法:gzip [选项] 压缩(解压缩)的文件名   
该命令的各选项含义如下:

-c 将输出写到标准输出上,并保留原有文件。-d 将压缩文件解压。-l 对每个压缩文件,显示下列字段: 压缩文件的大小;未压缩文件的大小;压缩比;未压缩文件的名字-r 递归式地查找指定目录并压缩其中的所有文件或者是解压缩。-t 测试,检查压缩文件是否完整。-v 对每一个压缩和解压的文件,显示文件名和压缩比。-num 用指定的数字 num 调整压缩的速度,-1 或 --fast 表示最快压缩方法(低压缩比),-9 或--best表示最慢压缩方法(高压缩比)。系统缺省值为 6。
指令实例:
gzip *% 把当前目录下的每个文件压缩成 .gz 文件。
gzip -dv *% 把当前目录下每个压缩的文件解压,并列出详细的信息。
gzip -l *% 详细显示例1中每个压缩的文件的信息,并不解压。
gzip usr.tar% 压缩 tar 备份文件 usr.tar,此时压缩文件的扩展名为.tar.gz。

【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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