7、Bash脚本编程入门指南

Bash脚本编程入门指南

1. Bash脚本简介

Bash非常适合编写简单的脚本,这些脚本可以自动化你原本需要在命令行上手动输入的操作。你在命令行上积累的技能可以直接应用到Bash脚本编写中,反之亦然,这有助于你充分利用学习Bash所投入的时间。不过,当Bash脚本的行数超过一百行,或者你需要Bash所不具备的功能时,就可以考虑转向Perl或Python。

Bash脚本中的注释以井号(#)开头,直到行尾结束。和在命令行上一样,你可以使用反斜杠(\)转义换行符,将一个逻辑行拆分成多个物理行。你也可以使用分号(;)分隔多个语句,将多个语句放在同一行。

一个Bash脚本可以仅仅由一系列命令行组成。例如,下面的 helloworld 脚本只是简单地执行了一个 echo 命令:

#!/bin/bash
echo "Hello, world!"

第一行被称为“shebang”语句,它声明该文本文件是一个由 /bin/bash 解释执行的脚本。内核在决定如何执行该文件时会查找这个语法。从执行脚本的shell的角度来看,shebang行只是一个注释。如果Bash的位置不同,你需要相应地调整这一行。

要使文件可以运行,只需开启其执行权限(参考相关权限设置内容):

$ chmod +x helloworld
$ ./helloworld
Hello, world!

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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