shell基础小试

1.执行权限

比如说你写了一个shell文件33.sh,想要./33.sh执行它,但是系统告诉你“权限不够,被拒绝”,啊哈哈,可以这样:chomd+rwx ss.sh

2.准备

一般shell文件的开始要加“#!/bin/bash”这个东东

3.变量

shell的变量有三种:环境(如PATH)、内部(不可修改)、用户变量

而且shell中变量是无类型的,默认是字符串类型

给字符串赋值:如果字符串中有空格,可以这么赋值:name1=' i lile c++'

访问变量:name1=$var


双引号:可以解析字符串内所有变量

如:name2=“i lile c++”

与单引号对比:

echo $name1 

echo $name2



反斜杠:转义字符

var=$ name3        赋值为空

var=\$ name3        赋值为$name3


内部变量

$# ----传递给程序的总的参数数目

  $? ----上一个代码或者shell程序在shell中退出的情况,如果正常退出则返回0,反之为非0值。

  $* ----传递给程序的所有参数组成的字符串。

  $- ----在Shell启动或使用set命令时提供选项

  $? ----上一条命令执行后返回的值

  $$ ----当前shell的进程号

  $! ----上一个子进程的进程号

  $@ ----所有的参数,每个都用双括号括起

  $n ----位置参数值,n表示位置

  $0 ----当前shell名

4.循环语句

1)for语句

for OP 

do

  OP
done

2)while语句

while OP

do

OP

done

3)if语句

if [OP];then

 OP

elif [OP];then

 OP

else

 OP

fi

5.函数

function ABC()

{

OP

}

调用:在需要的某处 直接调用,ABC


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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