Shell if 条件判断

S-function入门及案例详解(1)——S-function基础介绍及基本案例 本专题将用三篇文章对S-function进行介绍及其案例详解。欢迎关注~ 目录一、S-Function简介二、详解sfuntmpl函数2.1 sfuntmpl函数介绍2.2 mdlInitializeSizes函数2.3 mdlDerivatives函数2.4 mdlUpdate函数2.5 mdlOutputs函数2.6 mdlGetTimeOfNextVarHit函数2.7 mdlTerminate函数三、案例1——对波形的幅值进行放大3.1 案例分析3.2 案例详解3.3 输出波形四、案例2——对波形的 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍了Shell语言中if条件的语法、文件/文件夹判断方法、字符串和数值的比较操作,以及逻辑表达式的处理,包括利用read获取输入进行评分判断的示例,同时对比了Bash和ksh中[]与[[]]的不同用法。

文章系转载,便于查找,原文地址:https://www.cnblogs.com/liudianer/p/12071476.html

Shell 语言中的if条件

一、if的基本语法:

if [ command ];then
   符合该条件执行的语句
elif [ command ];then
   符合该条件执行的语句
else
   符合该条件执行的语句
fi

二、文件/文件夹(目录)判断

[ -b FILE ] 如果 FILE 存在且是一个块特殊文件则为真。
[ -c FILE ] 如果 FILE 存在且是一个字特殊文件则为真。
[ -d DIR ] 如果 FILE 存在且是一个目录则为真。
[ -e FILE ] 如果 FILE 存在则为真。
[ -f FILE ] 如果 FILE 存在且是一个普通文件则为真。
[ -g FILE ] 如果 FILE 存在且已经设置了SGID则为真。
[ -k FILE ] 如果 FILE 存在且已经设置了粘制位则为真。
[ -p FILE ] 如果 FILE 存在且是一个名字管道(F如果O)则为真。
[ -r FILE ] 如果 FILE 存在且是可读的则为真。
[ -s FILE ] 如果 FILE 存在且大小不为0则为真。
[ -t FD ] 如果文件描述符 FD 打开且指向一个终端则为真。
[ -u FILE ] 如果 FILE 存在且设置了SUID (set user ID)则为真。
[ -w FILE ] 如果 FILE存在且是可写的则为真。
[ -x FILE ] 如果 FILE 存在且是可执行的则为真。
[ -O FILE ] 如果 FILE 存在且属有效用户ID则为真。
[ -G FILE ] 如果 FILE 存在且属有效用户组则为真。
[ -L FILE ] 如果 FILE 存在且是一个符号连接则为真。
[ -N FILE ] 如果 FILE 存在 and has been mod如果ied since it was last read则为真。
[ -S FILE ] 如果 FILE 存在且是一个套接字则为真。
[ FILE1 -nt FILE2 ] 如果 FILE1 has been changed more recently than FILE2, or 如果 FILE1 exists and FILE2 does not则为真。
[ FILE1 -ot FILE2 ] 如果 FILE1 比 FILE2 要老, 或者 FILE2 存在且 FILE1 不存在则为真。
[ FILE1 -ef FILE2 ] 如果 FILE1 和 FILE2 指向相同的设备和节点号则为真。

三、字符串判断

[ -z STRING ] 如果STRING的长度为零则为真 ,即判断是否为空,空即是真;
[ -n STRING ] 如果STRING的长度非零则为真 ,即判断是否为非空,非空即是真;
[ STRING1 = STRING2 ] 如果两个字符串相同则为真 ;
[ STRING1 != STRING2 ] 如果字符串不相同则为真 ;
[ STRING1 ]  如果字符串不为空则为真,与-n类似

四、数值判断

INT1 -eq INT2           INT1和INT2两数相等为真 ,=
INT1 -ne INT2           INT1和INT2两数不等为真 ,<>
INT1 -gt INT2            INT1大于INT1为真 ,>
INT1 -ge INT2           INT1大于等于INT2为真,>=
INT1 -lt INT2             INT1小于INT2为真 ,<</div>
INT1 -le INT2             INT1小于等于INT2为真,<=

五、复杂逻辑判断

# -a 与 &&
# -o 或 ||
# !  非

六、举例

# 6.1 if利用read传参判断
exp2:查看分数

#!/bin/bash
#echo -n "please input your score:"
#read score
#echo "input score is $ score "
read -p "please input a score:" score
echo -e "your score [$score] is judging by sys now"
if [ "$score" -ge "0" ]&&[ "$score" -lt "60" ];then
        echo "sorry,you are lost!"
elif [ "$score" -ge "60" ]&&[ "$score" -lt "85" ];then
        echo "just soso!"
elif [ "$score" -le "100" ]&&[ "$score" -ge "85" ];then
        echo "good job!"
else
        echo "input score is wrong , the range is [0-100]!"
fi

shell if [[ ]]和[ ]区别 || &&

[]和test

两者是一样的,在命令行里test expr和[ expr ]的效果相同。

test的三个基本作用是判断文件、判断字符串、判断整数。支持使用 ”与或非“ 将表达式连接起来。

test中可用的比较运算符只有==和!=,两者都是用于字符串比较的,不可用于整数比较,整数比较只能使用-eq, -gt这种形式。

无论是字符串比较还是整数比较都千万不要使用大于号小于号。当然,如果你实在想用也是可以的,对于字符串比较可以使用尖括号的转义形式, 如果比较"ab"和"bc":[ ab \< bc ],结果为真,也就是返回状态为0.

[[ ]]

这是内置在shell中的一个命令,它就比刚才说的test强大的多了。支持字符串的模式匹配(使用=~操作符时甚至支持shell的正则表达 式)。逻辑组合可以不使用test的-a,-o而使用&& ||。
字符串比较时可以把右边的作为一个模式(这是右边的字符串不加双引号的情况下。如果右边的字符串加了双引号,则认为是一个文本字符串。),而不仅仅是一个字符串,比如[[ hello == hell? ]],结果为真。

注意:使用[]和[[]]的时候不要吝啬空格,每一项两边都要有空格,[[ 1 == 2 ]]的结果为“假”,但[[ 1==2 ]]的结果为“真”!

let和(())

两者也是一样的(或者说基本上是一样的,双括号比let稍弱一些)。主要进行算术运算(上面的两个都不行),也比较适合进 行整数比较,可以直接使用熟悉的<,>等比较运算符。可以直接使用变量名如var而不需要$var这样的形式。支持分号隔开的多个表达式

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1. 首先,尽管很相似,但是从概念上讲,二者是不同层次的东西。
"[[",是关键字,许多shell(如ash bsh)并不支持这种方式。ksh, bash(据说从2.02起引入对[[的支持)等支持。
"["是一条命令, 与test等价,大多数shell都支持。在现代的大多数sh实现中,"["与"test"是内部(builtin)命令,换句话说执行"test"/"["时不会调用/some/path/to/test这样的外部命令(如果有这样的命令的话)。


2.[[]]结构比Bash版本的[]更通用。在[[和]]之间的所有的字符都不会被文件扩展或是标记分割,但是会有参数引用和命令替换。

用[[ ... ]]测试结构比用[ ... ]更能防止脚本里的许多逻辑错误。比如说,&&,||,<和>操作符能在一个[[]]测试里通过,但在[]结构会发生错误。

3.(( ))结构扩展并计算一个算术表达式的值。如果表达式值为0,会返回1或假作为退出状态码。一个非零值的表达式返回一个0或真作为退出状态码。这个结构和先前test命令及[]结构的讨论刚好相反。

4.[ ... ]为shell命令,所以在其中的表达式应是它的命令行参数,所以串比较操作符">" 与"<"必须转义,否则就变成IO改向操作符了(请参看上面2中的例子)。在[[中"<"与">"不需转义;
由于"[["是关键字,不会做命令行扩展,因而相对的语法就稍严格些。例如
在[ ... ]中可以用引号括起操作符,因为在做命令行扩展时会去掉这些引号,而在[[ ... ]]则不允许这样做。

5.[[ ... ]]进行算术扩展,而[ ... ]不做

6.[[ ... && ... && ...  ]] 和 [ ... -a ... -a ...] 不一样,[[ ]] 是逻辑短路操作,而 [ ] 不会进行逻辑短路

1)在ksh中的test

数字的运算可使用let、(( )) ,其中运算时不需要变量$符号,运算符为 +、-、*、/、% ,不建议使用expr
数字的比较使用 (( )) ,其运算符 >、>=、<、<=、==、!=
可以使用算术扩展,如:(( 99+1 <= 101 ))
字符表达式的比较使用 [[ ]] ,其运算符 =、!=、-n、-z
文件表达式的测试使用 [[ ]] ,其运算符 -r、-l、-w、-x、-f、-d、-s、-nt、-ot
逻辑表达式的测试使用 [[ ]] ,其运算符 !、&&、||
数字比较、字符比较、逻辑测试可以组合,如$ [[ "a" != "b" && 4 -gt 3 ]]
支持bash中的通配符扩展,如:[[ hest = h??t ]] 、[ hest = h*t ]]
使用 (( )) 时,不需要空格分隔各值和运算符,使用 [[ ]] 时需要用空格分隔各值和运算符。

2)bash与ksh中的 [[ ]] 不同

在redhat9的bash中也可以使用 [[ ]] 符号。但是建议严格按照上面的原则使用。
在bash中,数字的比较最好使用 (( )),虽说可以使用 [[ ]],但若在其内使用运算符 >、>=、<、<=、==、!= 时,其结果经常是错误的,不过若在 [[ ]] 中使用 [ ] 中的运算符“-eq、-ne、-le、-lt、-gt、-ge”等,还尚未发现有错。因此诸如$ [[ " a" != “b” && 4 > 3 ]] 这类组合(见上)也不可以在bash中使用,其出错率很高。
例:[[ "a" != "b" && 10 > 2 ]] 判断结果就不正常。
诸如 [ 2 \< 10 ]、[[ 2 < 10 ]] 都是不要使用。使用算术扩展最好用 (( 99+1 == 100 )) ,而不要使用[[ 99+1 -eq 100 ]] 。

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运算符 描述 示例
文件比较运算符

-e filename	如果 filename 存在,则为真	[ -e /var/log/syslog ]
-d filename	如果 filename 为目录,则为真	[ -d /tmp/mydir ]
-f filename	如果 filename 为常规文件,则为真	[ -f /usr/bin/grep ]
-L filename	如果 filename 为符号链接,则为真	[ -L /usr/bin/grep ]
-r filename	如果 filename 可读,则为真	[ -r /var/log/syslog ]
-w filename	如果 filename 可写,则为真	[ -w /var/mytmp.txt ]
-x filename	如果 filename 可执行,则为真	[ -L /usr/bin/grep ]
filename1 -nt filename2	如果 filename1 比 filename2 新,则为真	[ /tmp/install/etc/services -nt /etc/services ]
filename1 -ot filename2	如果 filename1 比 filename2 旧,则为真	[ /boot/bzImage -ot arch/i386/boot/bzImage ]

字符串比较运算符 (请注意引号的使用,这是防止空格扰乱代码的好方法)

-z string	如果 string 长度为零,则为真	[ -z "$myvar" ]
-n string	如果 string 长度非零,则为真	[ -n "$myvar" ]
string1 = string2	如果 string1 与 string2 相同,则为真	[ "$myvar" = "one two three" ]
string1 != string2	如果 string1 与 string2 不同,则为真	[ "$myvar" != "one two three" ]

算术比较运算符

num1 -eq num2	等于	[ 3 -eq $mynum ]
num1 -ne num2	不等于	[ 3 -ne $mynum ]
num1 -lt num2	小于	[ 3 -lt $mynum ]
num1 -le num2	小于或等于	[ 3 -le $mynum ]
num1 -gt num2	大于	[ 3 -gt $mynum ]
num1 -ge num2	大于或等于	[ 3 -ge $mynum ]

测试命令

test命令用于检查某个条件是否成立,它可以进行数值、字符和文件3个方面的测试,其测试符和相应的功能分别如下。

#(1)数值测试:

-eq 等于则为真。

-ne 不等于则为真。

-gt 大于则为真。

-ge 大于等于则为真。

-lt 小于则为真。

-le 小于等于则为真。

#(2)字串测试:

= 等于则为真。

!= 不相等则为真。

-z字串 字串长度伪则为真。

-n字串 字串长度不伪则为真。

#(3)文件测试:

-e文件名 如果文件存在则为真。

-r文件名 如果文件存在且可读则为真。

-w文件名 如果文件存在且可写则为真。

-x文件名 如果文件存在且可执行则为真。

-s文件名 如果文件存在且至少有一个字符则为真。

-d文件名 如果文件存在且为目录则为真。

-f文件名 如果文件存在且为普通文件则为真。

-c文件名 如果文件存在且为字符型特殊文件则为真。

-b文件名 如果文件存在且为块特殊文件则为真

条件变量替换:
Bash Shell可以进行变量的条件替换,既只有某种条件发生时才进行替换,替换条件放在{}中.

(1) ${value:-word} 

当变量未定义或者值为空时,返回值为word的内容,否则返回变量的值. 

(2) ${value:=word} 

与前者类似,只是若变量未定义或者值为空时,在返回word的值的同时将word赋值给value 

(3) ${value:?message} 

若变量以赋值的话,正常替换.否则将消息message送到标准错误输出(若此替换出现在Shell程序中,那么该程序将终止运行) 

(4) ${value:+word} 
若变量以赋值的话,其值才用word替换,否则不进行任何替换 

(5) ${value:offset} 
       ${value:offset:length}从变量中提取子串,这里offset和length可以是算术表达式. 

(6) ${#value} 

变量的字符个数 

(7) ${value#pattern} 和 ${value##pattern} 
1. 去掉value中与pattern相匹配的部分,条件是value的开头与pattern相匹配
2. #与##的区别在于一个是最短匹配模式,一个是最长匹配模式. 

(8) ${value%pattern} 和 ${value%%pattern} 
于(7)类似,只是是从value的尾部于pattern相匹配,%与%%的区别与#与##一样 

(9) ${value/pattern/string} 和 ${value//pattern/string} 
进行变量内容的替换,把与pattern匹配的部分替换为string的内容,/与//的区别与上同 
注意: 上述条件变量替换中,除(2)外,其余均不影响变量本身的值 

示例集合

#!/bin/bash

var1="1"
var2="2"

下面是并且的运算符-a,另外注意,用一个test命令就可以了,还有if条件后面的分号

if test $var1 = "1"-a $var2 = "2" ; then
   echo "equal"
fi

下面是或运算符 -o,有一个为真就可以

if test $var1 != "1" -o $var2 != "3" ; then
   echo "not equal"
fi

下面是非运算符 !
if条件是为真的时候执行,如果使用!运算符,那么原表达式必须为false

if ! test $var1 != "1"; then
   echo "not 1"
fi

以上三个if都为真,所以三个echo都会打印

在一个文档把这几个运算法说的一塌糊涂,于是自己动手实验了一下


shell字符串比较、判断是否为数字

二元比较操作符,比较变量或者比较数字.注意数字与字符串的区别.

整数比较

-eq       等于,如:if [ "$a" -eq "$b" ]
-ne       不等于,如:if [ "$a" -ne "$b" ]
-gt       大于,如:if [ "$a" -gt "$b" ]
-ge       大于等于,如:if [ "$a" -ge "$b" ]
-lt       小于,如:if [ "$a" -lt "$b" ]
-le       小于等于,如:if [ "$a" -le "$b" ]
<       小于(需要双括号),如:(("$a" < "$b"))
<=       小于等于(需要双括号),如:(("$a" <= "$b"))
>       大于(需要双括号),如:(("$a" > "$b"))
>=       大于等于(需要双括号),如:(("$a" >= "$b"))

字符串比较

=       等于,如:if [ "$a" = "$b" ]
==       等于,如:if [ "$a" == "$b" ],与=等价
       注意:==的功能在[[]]和[]中的行为是不同的,如下:
       1 [[ $a == z* ]]    # 如果$a以"z"开头(模式匹配)那么将为true
       2 [[ $a == "z*" ]] # 如果$a等于z*(字符匹配),那么结果为true
       3
       4 [ $a == z* ]      # File globbing 和word splitting将会发生
       5 [ "$a" == "z*" ] # 如果$a等于z*(字符匹配),那么结果为true
       一点解释,关于File globbing是一种关于文件的速记法,比如"*.c"就是,再如~也是.
       但是file globbing并不是严格的正则表达式,虽然绝大多数情况下结构比较像.
!=       不等于,如:if [ "$a" != "$b" ]
       这个操作符将在[[]]结构中使用模式匹配.
<       小于,在ASCII字母顺序下.如:
       if [[ "$a" < "$b" ]]
       if [ "$a" \< "$b" ]
       注意:在[]结构中"<"需要被转义.
>       大于,在ASCII字母顺序下.如:
       if [[ "$a" > "$b" ]]
       if [ "$a" \> "$b" ]
       注意:在[]结构中">"需要被转义.
       具体参考Example 26-11来查看这个操作符应用的例子.
-z       字符串为"null".就是长度为0.
-n       字符串不为"null"
       注意:
       使用-n在[]结构中测试必须要用""把变量引起来.使用一个未被""的字符串来使用! -z
       或者就是未用""引用的字符串本身,放到[]结构中。虽然一般情况下可
       以工作,但这是不安全的.习惯于使用""来测试字符串是一种好习惯.
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

SHELL脚本之条件判断——if语句

如上图所示,当执行脚本出现在我们电脑屏幕上的信息对于我们来说,并无用处的时候,为了节省系统资源,保持系统性能,可以使用重定向符号将出现的内容交给/dev/null即系统中的黑洞文件中。如上图所示,这个内容的脚本在我们第一次执行的时候肯定没有问题但是当第二次执行的时候,肯定就会报错了。为了让脚本的执行更加符合人工作的逻辑。所以要加上条件判断。

ZHX2285的博客 4865

总结:shell中的if条件判断

shell中if的使用

w2009211777的专栏 1万+

shell 判断吗 可以多层if_bash shell ——if 条件判断

if 语句格式:if conditionthenstatements[elif conditionthen statements. ..][elsestatements ]fi最精简的if命令的语法是:if TEST-COMMANDS; then CONSEQUENT-COMMANDS; fiif条件判断语句可以嵌套,以实现多重条件的检测。关键词 “fi” 表示里层 if 语句的结束,所有 i...

weixin_39712969的博客 576

Linux Shell之if条件判断语句

1.条件判断语句概述 if条件判断语句在Shell自动化运维脚本的开发中至关重要,利用条件判断可实现对象(文件、目录)的类型、状态、属性判断,数值比较、字符串比较以及更加复杂的逻辑。 if条件判断的基本语法是: if [ command ];then 符合该条件执行的语句 elif [ command ];then 符合该条件执行的语句 else 符合该条件执行的语句 fi 需...

机器熊的技术大杂烩 1万+

Bash_Shell if 条件判断

菜鸟我最近在学习shell脚本,自己写了个很简短的脚本测试下,一直报错“syntax error near unexpected token `then' ”。上网google了一圈也没发现原因。原来我在写if条件判断的时候,if后面缺少一个空格。 if [ 判断条件 ]       在写if条件判断的时候,要注意不但if后面需要空格,而且“ [ ” 后面 和“ ] ”前面都需要有空格。有没

New Start 1万+

shell判断false_Shell if 条件判断

Shell 语言中的if条件一、if的基本语法:if [ command ];then符合该条件执行的语句elif [ command ];then符合该条件执行的语句else符合该条件执行的语句fi二、文件/文件夹(目录)判断[ -b FILE ] 如果 FILE 存在且是一个块特殊文件则为真。[ -c FILE ] 如果 FILE 存在且是一个字特殊文件则为真。[ -d DIR ] 如果 F...

weixin_39812533的博客 693

Shell脚本中的if条件判断语句

大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在Shell脚本编程中,条件判断是控制流程的重要部分。通过if语句,可以根据不同的条件执行不同的代码块,这对于自动化任务、系统管理以及脚本化部署等场景非常重要。本文将深入探讨Shell脚本中的if条件判断语句,包括基本语法、常见用法、逻辑操作以及实际应用中的最佳实践。

聚娃科技开发者博客 1184
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不与天斗8866
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