20、Linux 命令行操作全攻略

Linux 命令行操作全攻略

1. 标准输出重定向与错误信息保存

1.1 快速创建文本文件

使用 cat 命令可以快速创建小文本文件。例如,若要创建一个新文本文件来存储你输入的文本行,直到输入 ZZ 并按下回车键,可执行以下命令:

cat <<ZZ > input.txt

输入此命令后,你可以持续输入文本行,完成后在一行输入 ZZ 。你输入的所有内容都会保存到 input.txt 文件中。

1.2 保存错误信息到文件

有时,执行命令会产生大量错误信息,滚动速度过快,难以看清具体情况。将错误信息保存到文件中,就能查看具体发生了什么。可以通过将标准错误输出(stderr)重定向到文件来实现。
例如,执行以下命令:

find / -name COPYING -print 2> finderr

此命令会在文件系统中查找名为 COPYING 的文件,并将所有错误信息(如果有)保存到 finderr 文件中。数字 2 后跟大于号( 2> )表示将标准错误输出重定向到文件。

若要丢弃错误信息而非保存,可使用 /dev/null <

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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