shell学习笔记

本文介绍了Shell脚本的基础知识,包括变量定义与使用、环境变量的设置与查询、逻辑与数学运算、条件判断与循环控制等核心内容。此外还讲解了如何通过管道和重定向来高效处理文件和数据。

(1)变量:首字符为字母,其他位置可下划线数字,不能空格,标点符号

var=name 注意没空格

env 列出环境变量

export 设置环境变量

参数变量: 

$# 参数个数,不包括文件本身

$0 脚本文件名

$1,$2,...参数。

$? 上次执行结果


变量的运算

数学运算: + - * / % 等等

expr $a + $b   注意空格

逻辑运算 lt gt le gt eq ne

test  2 -lt 3   ,对应表达式中可用 [ 2 lt 3 ]

多个逻辑运算 -o or, -a and

test  2 -lt 1 -o 2 -gt 1 

字符串比较 

test "s"="s"

test "s"!="S"

test -n "ss"

test -z ""

文件测试 -r -w -x -f -d -s(文档大小不为0)

test -d /home


(2)管道和重定向

管道: ls | wc -l

重定向:

> 将内容重定向,覆盖原文件,>>追加到末尾

<输入重定向,<<here文档操作

wc -l <<EOF

hello

test

EOF

result: 2

(3)if 运用


if test 2 -gt 1  ##可用 if [ 2 -gt  1 ]

then

echo "true"

else

echo "false"

fi

(4) case 


case i in 

1)

echo "one" ;;

2)

echo "two";;

*)

echo "other";;

esac


(5) for

for i in /*

do

if [ -d $i ]

then

echo $i

fi

done

(6) while ,until

while :

do

...

done


until :

do

...

done

(7) function name()

{

...

}

参数传递 $1 $2....

返回值 执行最后表达式或echo


---export

导出变量在子shell中有效


--trap  cmd  sig  对信号进行处理

$(())算术扩展


sh -x -v -n 调试shell

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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