Shell正则表达式---待完善

本文介绍了一个在线正则表达式测试工具,并通过示例展示了如何使用正则表达式进行匹配,同时提供了多个Shell脚本示例,包括获取设备IP地址的方法及字符串处理技巧。

有一个比较好的在线正则测试:http://tool.oschina.net/regex/

回到正题,假设一段信息如下:

inet addr:192.168.1.100Bcast:192.168.1.255Mask:255.255.255.0 addr:

运用正则效果如下:

^.*addr:



#!/bin/ksh
echo "$@"

执行 :a.sh 1 2 3 4
1 2 3 4

${paramter-word} 会被替换成变量 parameter 的值,如果 parameter 不存在,则被替换成 word。所以
${@-'-i'} 就会被替换成脚本的输入参数 ,但是如果脚本没有输入参数,则替换成 -i


ip=`(adb devices|sed -n '2,$p'|awk '{print $1}')`



ipNum=$((${#ip[@]}-1))

${#fileinfo[@]}  是取的fileinfo这个数组的个数


-------------------------------------------------

-------------------------------------------------

示例一、

List of devices attached
192.168.11.54:5555      device

脚本:

ip=(`adb devices|sed -n '2,$p'|awk '{print $1}'`)
devices=(`adb devices|sed -n '2,$p'|awk '{print $2}'`)

echo the ipnum is : $ipnum
echo The ip is : $ip
echo The aite is: ${#ip[@]}
echo The aite-1 is: $((${#ip[@]}-1))
echo The daole2 is: $2


the ipnum is : 0
The ip is : 192.168.11.54:5555
The aite is: 1
The aite-1 is: 0
The daole2 is:
-------------------------------------------------

.+  :表示后续的一个字符或者一段字符

-------------------------------------------------

[^] 和 [\t \T] :代表所有字符


数字取反

| sed -e 's/[^0-9A-Z]//g'



批量代码:alias tree='find . -print | sed -e '\''s;[^/]*/;|____;g;s;____|; |;g'\'''

显示tree数列

find . -print | sed -e 's;[^/]*/;|____;g'
.
|____培训文档
|____|____.DS_Store


sed -e 's;[^/]*/;|____;g;s;____|; |;g'
.
|____培训文档
| |____.DS_Store
| |____问题描述与状态迁移.pages




提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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