10、Unix编程:指定程序目录与创建实用脚本

Unix编程:指定程序目录与创建实用脚本

在Unix系统中,掌握如何指定包含程序的目录以及创建实用的shell脚本是非常重要的技能。下面将详细介绍这些内容。

如何指定包含程序的目录

在Unix系统里,有时我们会遇到在同一目录下运行程序却失败的情况。比如,当我们在终端输入程序名时,可能会出现“command not found”的错误。这是因为Unix系统会在预定义的目录列表中查找程序,如果找不到就会报错。

  • 脚本与现有Unix命令同名的情况 :当我们创建的脚本与现有的Unix命令同名时,Unix系统会优先运行原有的命令。例如,若我们创建了一个名为“pwd”的脚本,当在包含该脚本的目录中输入“pwd”时,Unix会运行系统自带的“pwd”命令。不过,如果我们在不同的目录中,只要指定该脚本的绝对或相对路径,就可以运行我们的脚本。比如,脚本“pwd”在“Code”目录下,我们可以在文件系统的任何位置通过输入 ~/Unix_and_Perl/Code/pwd 来运行它。
  • 在同一目录运行脚本的方法 :即使我们处于脚本所在的目录,直接输入脚本名也不一定能运行脚本。这时,我们可以在脚本名前加上“./”来解决这个问题。例如:
$ pwd
/Users/nigel/Unix_and_Perl/Code
$ hello.sh
bash: hello.sh: command not found
$ ./hello.sh
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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