linux xargs 技巧

本文深入探讨了xargs命令的功能与用法,通过五个实际案例展示了如何利用xargs解决常见问题,如批量处理文件、获取特定文件列表、下载链接、查找并压缩文件以及复制图片文件等。

args是给命令传递参数的一个过滤器,也是组合多个命令的一个工具。它把一个数据流分割为一些足够小的块,以方便过滤器和命令进行处理。通常情况下,xargs从管道或者stdin中读取数据,但是它也能够从文件的输出中读取数据。xargs的默认命令是echo,这意味着通过管道传递给xargs的输入将会包含换行和空白,不过通过xargs的处理,换行和空白将被空格取代。

xargs 是一个强有力的命令,它能够捕获一个命令的输出,然后传递给另外一个命令,下面是一些如何有效使用xargs 的实用例子。

1. 当你尝试用rm 删除太多的文件,你可能得到一个错误信息:/bin/rm Argument list too long. 用xargs 去避免这个问题

find ~ -name ‘*.log’ -print0 | xargs -0 rm -f


2. 获得/etc/ 下所有*.conf 结尾的文件列表,有几种不同的方法能得到相同的结果,下面的例子仅仅是示范怎么实用xargs ,在这个例子中实用 xargs将find 命令的输出传递给ls -l

# find /etc -name "*.conf" | xargs ls –l


3. 假如你有一个文件包含了很多你希望下载的URL, 你能够使用xargs 下载所有链接

# cat url-list.txt | xargs wget –c



原文http://www.cnblogs.com/wdpp/archive/2012/02/28/2386683.html


4. 查找所有的jpg 文件,并且压缩它

# find / -name *.jpg -type f -print | xargs tar -cvzf images.tar.gz


5. 拷贝所有的图片文件到一个外部的硬盘驱动 

# ls *.jpg | xargs -n1 -i cp {} /external-hard-drive/directory

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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