5、Shell编程入门与进阶

Shell编程入门与进阶

1. 优雅的命令组合与注意事项

在执行一系列命令时,将它们组合起来比单独执行并使用临时文件更加优雅。例如,避免在一系列命令中两次使用相同的文件名,像 cat mydata.txt | sort | uniq > mydata.txt 这样的操作会导致最终文件为空,因为在读取文件之前就会覆盖它。

2. 编写Shell程序的两种方式

2.1 交互式程序

在命令行直接输入Shell脚本是测试小代码片段的快速简便方法,适合学习和测试。比如,要检查大量C文件中包含字符串 “POSIX” 的文件,可以使用以下交互式脚本:

$ for file in *
> do
> if grep -l POSIX $file
> then
> more $file
> fi
> done

这里, grep 命令会打印出包含 “POSIX” 的文件, more 命令则显示文件内容。同时,Shell支持通配符扩展,如 * 匹配任意字符串, ? 匹配单个字符, [set] 匹配集合中的任意单个字符, [^set] 则匹配除集合外的任意字符。此外, {} 可以用于大括号扩展,例如 ls my_{finger,toe}s 会列出 m

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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