LINUX Shell(二)

本文介绍vi编辑器的三种模式及其操作方法,包括命令模式、输入模式和ex转意模式。同时,详细解释了如何通过不同方式执行Shell脚本,如使用输出定向、直接调用和设置执行权限等方法。此外,还介绍了Shell通配符的使用技巧。

vi编辑器三种模式:1.命令模式 2.输入模式3.ex转意模式

vi编辑器打开文件时,是把文件调入缓冲区。

i:输入模式,Esc返回命令模式。命令模式,上下左右换行,x删除,dd删除整行,

 

 

执行shell脚本方法:1.输出定向 $bash<ex1(重定向)。

                                 2.bash ex1。

                                 3.chmod 3+5 ex1 ,(+添加权限,可执行),PATH=$PATH:.,ex1。

shell通配符:1.*(星号):匹配任意字符出现0次或者多次,f*对应f,fa,fb,fc,f1,f2。

2.?(问号):匹配任意一个字符,只能匹配一个字符。f?匹配f1,f2,fc,f,fabc都不可以!

3.

4.

 

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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