linux常用命令

压缩文件的命令:

tar 命令

解包:tar zxvf FileName.tar
打包:tar czvf FileName.tar DirName

zip命令

解压:unzip FileName.zip
压缩:zip FileName.zip DirName

rar命令

解压:rar a FileName.rar
压缩:rar e FileName.rar

关机 (系统的关机、重启以及登出 ) :
shutdown -h now 关闭系统(1)
shutdown -h hours:minutes & 按预定时间关闭系统
shutdown -r now 重启(1)

文件和目录 :
cd /home 进入 '/ home' 目录'
cd .. 返回上一级目录
cd ../.. 返回上两级目录
cd 进入个人的主目录
cd - 返回上次所在的目录
pwd 显示工作路径
ls 查看目录中的文件
ls -F 查看目录中的文件
ls -l 显示文件和目录的详细资料
ls -a 显示隐藏文件

tree 显示文件和目录由根目录开始的树形结构(1)
lstree 显示文件和目录由根目录开始的树形结构(2)
mkdir dir1 创建一个叫做 'dir1' 的目录'
mkdir dir1 dir2 同时创建两个目录
mkdir -p /tmp/dir1/dir2 创建一个目录树
rm -f file1 删除一个叫做 'file1' 的文件'
rmdir dir1 删除一个叫做 'dir1' 的目录'
rm -rf dir1 删除一个叫做 'dir1' 的目录并同时删除其内容
rm -rf dir1 dir2 同时删除两个目录及它们的内容
mv dir1 new_dir 重命名/移动 一个目录
cp file1 file2 复制一个文件
cp dir/* . 复制一个目录下的所有文件到当前工作目录
cp -a /tmp/dir1 . 复制一个目录到当前工作目录
cp -a dir1 dir2 复制一个目录

文件搜索:
find / -name file1 从 '/' 开始进入根文件系统搜索文件和目录
find / -user user1 搜索属于用户 'user1' 的文件和目录
find /home/user1 -name \*.bin 在目录 '/ home/user1' 中搜索带有'.bin' 结尾的文件
find /usr/bin -type f -atime +100 搜索在过去100天内未被使用过的执行文件
find /usr/bin -type f -mtime -10 搜索在10天内被创建或者修改过的文件
find / -name \*.rpm -exec chmod 755 '{}' \; 搜索以 '.rpm' 结尾的文件并定义其权限
find / -xdev -name \*.rpm 搜索以 '.rpm' 结尾的文件,忽略光驱、捷盘等可移动设备

clear命令

clear命令的功能是清除屏幕上的信息,它类似于DOS中的 cls命令。清屏后,提示符移动到屏幕左上角

 

查看磁盘的命令:


df -hl 查看磁盘剩余空间

df -h 查看每个根路径的分区大小

du -sh [目录名] 返回该目录的大小

du -sm [文件夹] 返回该文件夹总M数


为什么利用du和df查看磁盘容量的结果不一致,是否是有bug或者有磁盘碎块,或该以哪个结果为准。而实际上两个命令得出的值是不一致的由于du与df命令实施上的不同,而非故障。
[root@www ~]# du -sh /home
4.7G    /home
[root@www ~]# df -h /home
Filesystem            Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/sda5              15G  4.9G  8.9G  36% /home
[root@www ~]#
从上图能够看出,/home 分区的容量,使用df查看是4.9GB,而使用du查看是4.7GB。
du -s 命令通过将指定文件系统中所有的目录、符号链接和文件使用的块数累加得到该文件系统使用的总

块数。
df 命令通过查看文件系统磁盘块分配图得出总块数与剩余块数。文件系统分配其中的一些磁盘块用来记

录它自身的一些数据,如i节点,磁盘分布图,间接块,超级块等。这些数据对大多数用户级的程序来说

是不可见的,通常称为Meta Data。
du 命令是用户级的程序,它不考虑Meta Data,而df命令则查看文件系统的磁盘分配图并考虑Meta Data

。df命令获得真正的文件系统数据,而du命令只查看文件系统的部分情况。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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