值得收藏的shell

解析Shell脚本中的数据分割与处理技巧

分割法:

`echo $disk_list | awk -F: '{print NF}'` // 以:分割

 

 

 local disk_list=$1
 local field_number=`echo $disk_list | awk -F: '{print NF}'`
    field_number=`expr $field_number - 1`
    local j=1
    while [ $j -le $field_number ]
    do
       local disk=`echo $disk_list | awk -F: '{print $'"$j"'}'`
       local frameid=`echo $disk | awk -F, '{print $1}'`
       local slotid=`echo $disk | awk -F, '{print $2}'`

   done

 

 

查找某aaaaaa 所在的行

    local line1=`cat $TMP | sed -n "aaaaaa"` 

 

获取某行的值

   cat $TMP2 | sed -n "${k}p" | awk '{print $1}'

获取某行到某行之间的值

   cat $MAP_TEMP | sed -n "{$i,${i}p}" | awk '{print $1}'

 

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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