菜问题:为什么 echo "$string1\n$string2"中的\n不换行

PHP > 基础编程 [问题点数:10分,结帖人xelibri]
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${string::N}和${string:N}字符提取

有文件file,内容1234567898453613025(n个数字...${string::N}提取前N个字符,${string:N}提取N个之后的字符 # cat ./test.sh #!/bin/bash test=1234567898453613025 num_test=`echo ${#test}` num=$[num_te

Linux:echo命令详解

echostring 使用echo实现更复杂的输出格式控制 1.显示普通字符串: echo "It is a test" 这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致: echo It is a test 2.显示转义字符 ...

echo换行不换行

echo默认是有换行的, -n的时候, 是不换行的, 看下man的介绍: ubuntu@VM-0-13-ubuntu:~$ man echo | grep "\-n" -C2 Echo the STRING(s) to standard output. -n do not output the trailing newline -e

\r,\n,\r\n的区别:回车与换行

\r,\n,\r\n的区别 代码: public static void main(String[] args) ... String str1 = "微信公众号菜鸟名企梦\n干货多多"; System.out.println(str1); System.out.println("-------------------------------------...

shell中echo的用法

echo "${str:1:6}" #截取字符,从第2个字符开始,往后截取6位(第一个索引0,空格也算) echo "`expr index "$str" o`" #查找该变量第一次出现d的字符位置。(如果有多个字母,则那个字母先出来就计算那个) 输出...

Shell入门(三)echo.printf.test命令

Shell echo命令Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令...1.显示普通字符串:echo "It is a test"这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:echo It is a test2.显示转义字符echo "\"It is a test\""结

tp的echo输出字符串后换行

br> 文本换行为"\r\n"(windows),必须要放在双引号,也可用常量PHP_EOL ...$array = [1,2,3,4,5]; for ($i = 0;$i < count($array);$i++){ echo '输出我后要换行!!'; echo "\r\n";//注意...

shell命令(一)

shell  ... 定义变量的时候,变量名嫁美元符号 PHP语言需要 使用定义过的变量 $name 可以加花...删除变量 unset name 能删除只读变量 局部变量 仅在当前shell实例有效 环境变量 所有的程序包括shell启动...

shell中echo输出换行的方法

echo要支持同C语言一样的\转义功能,只需要加上参数-e,如下所示:[~]#echo "Hello world.\nHello sea"...Hello world.Hello sea[~]#加-e看一下man的说明:[~]#man echo | catECHO(1) ...

怎么让echo不换行

怎么让echo 不换行呢?如下方法便可以: echo -e "zonghzha\c" &gt;&gt; test echo -e "zonghzha" &gt;&gt; test cat test发现内容: zonghzhazonghzha 以下内容均参考...

shell之echo命令使用

echo "this is a string" 输出带变量的字符串:变量名前需要$ str1="a b c" echo "the str1 is : $str1" 输出带双引号""的字符串:双引号需要加\ echo "\"this is a string\"" 4.输出换行不换行字符串:加...

Ubuntu中echo "test" | password --stdin test 错误

今天看到了马哥的视频,讲...我测试了一下报错echo "test" | password --stdin testroot@localhost:/home/test2# echo "test" | password --stdin test未找到 'password' 命令,您要输入的是否是:命令 'assword' 来...

shell echo 换行 不换行 打印换行

echo默认是有换行的, -n的时候, 是不换行的, 看下man的介绍: ubuntu@VM-0-13-ubuntu:~$ man echo | grep "\-n" -C2 Echo the STRING(s) to standard output. -n do not output the trailing newline ...

shell脚本的那点小事儿--shell的echo认识(二)

1.显示普通字符串 #!/bin/bash echo "iPhone X say hello world" 2.显示转义字符 #!/bin/bash echo "\"iPhone X say hello world\"" 3.显示变量 #!/bin/bash name="...

Makefile

或许很多Winodws的程序员都知道这个东西,因为那些Windows的IDE都你做了这个工作,但我觉得要作一个好的和professional的程序员,makefile还是要懂。这就好像现在有这么多的HTML的编辑器,但如果你想成为一个...

Shell教程六:Shell echo命令

命令格式:echo string您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。1.显示普通字符串:echo "It is a test"这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:echo It is a test2.显示转义字符echo &...

PHP运算符(第六篇)

echo ($x + $y); // 输出16 echo '&lt;br&gt;'; // 换行 echo ($x - $y); // 输出4 echo '&lt;br&gt;'; // 换行 echo ($x * $y); // 输出60 echo '&lt;br&gt;'; // 换行 echo ($x / $y);...

shell脚本语言bash基础语法学习(echo、数组、基本运算符、流程控制)

echo 1.显示普通字符 echo "jack 身高 188" #输出结果:jack 身高 188 2.显示转义字符 echo " \" jack 身高 188 \" " #输出结果: " jack 身高 188 " 3.打印变量 name="Jack" echo "${name} 身高 188" #输出...

shell脚本

shell脚本

shell 基础 $(cd `dirname $0`;pwd)

原文地址:http://blog.csdn.net/h70614959/article/details/8985165$ cd dirname $0 和PWD%/* shell变量的一些特殊用法 在命令行状态下单纯执行 $ cd dirname $0 是毫无意义的。因为他返回当前路径的”.”。...

Linux总结

一 、从认识操作系统开始 1.1 操作系统简介 1.2 操作系统简单分类 二 、初探Linux 2.1 Linux简介 2.2 Linux诞生简介 2.3 Linux的分类 三 、Linux文件系统概览 ...4.3 文件的操作命令(增删...

Shell学习笔记

Shell既是一种命令语言,又是一种程序设计语言 ...作为程序设计语言,它定义了各种变量和参数,并提供了许多在高级语言才具有的控制结构,包括循环和分支。 Shell两种执行命令的方式 交互式(Inte

shell中echo命令详解

linux的echo命令, 在shell编程极为常用, 在终端下打印变量value的时候也是常常用到的, 因此有必要了解下echo的用法。其主要用于字符串的输出。...#echo [Options] [String] 方括号的项目是...

shell 语法介绍():echo命令、printf命令、重定向、文件包含、函数

一、echo 命令 1. 显示普通字符 echo "It is a test" # 输出 It is a test   2. 显示转义字符 echo "\"It is a test\"" # 输出 "It is a test"   3. 显示变量 ...

python 正则表达式 简介

1.正则表达式:描述字符串排列的一套规则 2.可以使用正则表达式提取出所有满足规则的字符串 3.在python使用re模块是实现在python正则表达式的功能 正则表达式的基础知识: 1.原子 2.元字符 3.模式修正 原子 :原子...

echo指令创建文件换行

使用echo创建文件 echo "aaaa" >> hello.txt 以追加的形式打开或创建文件,将字段写入到...在echo创建文件时写入换行 echo -e "aaaa\nbbbb" >> hello.txt -e 代表执行转义,-E代表禁止转义 有问题最好养成“找男

shell echo 命令

echo string 您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串: echo "It is a test" 这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致: echo It is a test 2.显示转义字

Linux_echo不打印最后的换行符_-n或者转义c

Linux_echo不打印最后的换行符_-n_转义c   echo -n "string " echo "string \c" #string _ #string后面下划线的地方可以继续键入

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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