6、命令行与Python编程入门

命令行与Python入门指南

命令行与Python编程入门

1. 命令行操作技巧

1.1 缩短命令与别名设置

可以思考使用 PWD 环境变量来缩短之前的命令。除了通过设置环境变量来缩短命令和路径外,配置文件也是为其他命令永久设置简短别名的好地方。

使用 alias 命令可以为命令创建简写别名。它会将第一个参数简单地替换为第二个参数。例如,如果希望在 shell 会话中使用颜色区分文件和目录,每次调用 ls 时都想使用 --color 选项,但 ls --color 输入起来比较麻烦,可使用以下命令将 ls 重置为 ls --color 的行为:

alias ls 'ls --color'

执行该命令后,在终端输入 ls 就相当于输入 ls --color 。若要使别名在每次打开新终端时都生效,需将此定义添加到 .bashrc 文件中,该文件会在登录时执行。为保持 .bashrc 文件的简洁和可读性,很多人会将所有别名放在一个单独的隐藏文件(如 .bash_aliases )中,并在 .bashrc 文件中添加以下行来加载它:

sou
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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