Linux基础知识之Shell编程

本文介绍Bash Shell中的实用命令与技巧,包括查看内置命令、变量管理、环境配置、命令别名设置、历史命令应用等,帮助读者更高效地使用Bash进行日常操作。

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1、查看一个命令是否是bash内置命令:type

2、变量的显示与设置:

      显示的命令echo,变量是以$开头;

      变量设置用=,取消变量用unset,不用$;

      双引号内的$接一变量,单引号内只是一般字符;

      使用export可以使变量变成环境变量;

      在一串命令之中,在`之内的命令将会被先执行,而其执行的结果将作为外部的输入信息

3、查看环境变量:env

4、查看所有的变量:set

5、影响显示结果的语系变量:locale

6、变量的键盘读取(相当于scanf):read

7、声明变量的类型:declare

8、限制用户使用系统的资源:ulimit

9、变量的删除与替换、替代:#\%\-的应用(详细查阅相关文档)

10、命令别名设置:alias、unalias

11、历史命令:history

12、bash的登录与欢迎信息:

       /etc/issue 登录时显示的信息

      /etc/motd 登录后显示的信息

      /etc/issue.net 远程登录时显示的信息

13、读入环境配置文件:source

14、查阅和设置目前终端输入按键代表意义:stty

15、终端机的环境设置:set

16、数据流重定向,用于将屏幕的信息存起来:

       1>:用覆盖的方法将正确的数据输出到指定的文件上

       1>>:用累加的方法将正确的数据输出到指定的文件上

       2>:用覆盖的方法将错误的数据输出到指定的文件上

       2>>:用累加的方法将错误的数据输出到指定的文件上  

       <:从文件中读取数据作为输入

       <<:后接结束输入的字符串
17、命令与命令之间用分号隔开,则可以同时执行

       cmd1 && cmd2 cmd1 正确执行,则执行cmd2;cmd1 错误执行,不执行cmd2

       cmd1 || cmd2 cmd1 正确执行,不执行cmd2;cmd1 错误执行,则执行cmd2


18、管道命令

       管道命令使用“|”界定符,界定符后的命令处理由前面一个命令传来的正确信息。

       常用的管道命令(|后的命令)有:

       选取命令:cut(将同一行里面数据进行分解)

                        grep(分析一行信息,找到符合条件的行)

       排序命令:sort,uniq(单个输出),wc(统计)

       双向重定向:tee(用于备份)

       字符转换命令:tr,col,join,paste,expand

       切割命令:split

       参数代换:xargs

       减号-取用前一个命令的stdout


      sed工具:管道命令,可以将数据进行替换、删除、新增、选取特定行,甚至可以直接修改文件内容。
19、Shell script

       直接执行:sh

       在父进程中执行:source (进程中可以引用脚本中定义的变量)

       script中脚本名(函数名)表示$0,$1表示第一个参数(变量)......

20、用test命令测试文件或相关属性

        也可以利用判断符号[]

21、取得目前主机启动的服务:netstat -tuln

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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