Linux脚本编程之初体验

本文介绍如何使用vi编辑器编写并执行Linux脚本,包括指定bash程序、添加注释及设置执行权限等内容。


一、学习目的

通过学习本文,能够掌握Linux脚本编程的基础,了解Linux脚本的编写及执行方法。

二、学习内容

1、  掌握至少一种Linux下的文本编辑器。

2、  编写Linux脚本。

3、  执行Linux脚本。

三、样例代码

1、  在本文中使用“vi”文本编辑器,当然也可以使用“vim”等其它文本编辑器。

    $ vi hello.sh

2、  在编写Linux脚本时,最好在脚本的第一行指定执行脚本的bash程序,如:“#!/bin/bash”。如果指定bash程序,则必须在第一行指定。

#!/bin/bash

#Thisis my first script

#Echoa string

echo“Hello World!”

3、  执行Linux脚本有两种方法:

方法1(需要在脚本中指定bash程序)

    $ ./hello.sh

方法2(不需要在脚本中指定bash程序)

$ /bin/bash hello.sh

四、总结

1、  vi编辑器的使用方法请参照下列网址:http://linux.about.com/od/commands/l/blcmdl1_vi.htm

2、  Linux中虽然没有文件后缀的说法,但是为了使文件看起来一目了然,能立即知道文件的作用(文本文件、日志文件或者是可执行文件),最好给脚本文件添加“.sh”的后缀名称。

3、  在脚本中的第一行加入“#!/bin/bash”表示接下来的程序是脚本程序了,是需要用系统中bin目录下的bash程序来执行。其中“#!”是必须要的,用来告诉系统是用哪个bash程序来执行。当然,“/bin/bash”可以替换成Linux系统支持的其它bash程序。如果脚本没有指定哪个bash程序来执行的话,就需要在脚本执行时指定bash程序(如脚本执行的方法2)。

4、  在脚本中通过“#”来注释语句,在适当的位置添加注释是良好的编程习惯。

 

5、  在执行文件系统可能会提示没有文件执行权限,查看文件权限可以通过“ls –l filename”;更改文件的权限可通过“chmod”命令,样例如下:




内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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