unix shell实例分析

本文深入解读了复杂命令的各个组成部分,包括read、cut、grep等核心指令的使用方法及应用场景,详细剖析了每一步操作背后的逻辑,旨在帮助读者理解和掌握这类命令的运用技巧。

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Flat_File=$1
grep -n "<${Flat_File}>" ../env/ifs_sids.cfg | cut -d: -f1 | read lz_begin
grep -n "</${Flat_File}>" ../env/ifs_sids.cfg | cut -d: -f1 | read lz_end
for line in `sed -n "${lz_begin},${lz_end}p" ../env/ifs_sids.cfg |grep "DF:" |cut -d: -f2`
do
mv ${INFA_SHARE}/${line}_HPI.out ${INFA_SHARE}/{$line}.out
done
上述命令的解释:
1)read命令讲解:
read [-pt] variable
read后面如果不接任何参数直接接变量名下面就会主动出现一个空白行等待你的输入。
参数:-p 后面可以直接接提示符 -t:后面可以跟等待的秒数
demo: read test——》此时光标会等待你的输入
输入变量后 echo $test
read -p "please input your name:" -t 30 named:提示用户30s内输入自己的名字,将输入字符串作为named的变量内容
2)cut
cut处理的信息是以行为单位的。
cut -d'分隔符' -f fields ===>用于分隔字符
cut -c 字符范围
参数: -d:分隔符,与-f一起使用
-f:依据-d的分隔字符将一段信息切割称为数段,用-f取出第几段的意思
-c:以字符的单位取出固定字符区间

[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0109/0170/26dfd331-7269-30fd-bf04-68f91d598de1.png[/img]

3)grep命令
cut是在一行信息中取出某部分我们想要的,而grep是分析一行信息,若当中有我们所需要的信息,就将该行拿出来。
语法:grep [-acinv] [--color=auto] '查找字符串' filename
参数: -a 将binary文件以text文件的方式查找数据
-c 计算找到‘查找字符串’的次数
-i 忽略大小写的不同, -n:输出行号 -v:反向选择,即是显示出没有'查找字符串'内容的那一行
内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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