深入探索高级Shell脚本艺术：Anin-depth Exploration of Advanced Bash Scriptin...

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"AdvancedBash-ScriptingGuide" 是一本深入探讨Shell脚本艺术的专业教程，由Mendel Cooper撰写，邮箱地址为<the_grendel.abs@gmail.com>。该书在2009年3月24日进行了第六次修订，名为'THIMBLEBERRY'发布，旨在为初学者提供基础，并逐步引导读者达到中级到高级的水平。作者强调实践的重要性，认为学习脚本编程的最佳方式就是动手编写。 书中假设读者对编程或脚本没有任何先验知识，但通过精心设计的章节，逐步传授了大量UNIX®技术知识和窍门。它不仅可以用作教材，供个人自学，还是一个全面的参考资源，汇集了丰富的shell脚本技巧。教程中的练习题和详尽注释示例鼓励读者积极参与，确保他们能够在实践中不断进步。 "ShellProgramming!"是本书的第一章，可能介绍了Shell编程的基本概念和环境设置，而"StartingOffWithaSha-Bang"则可能是第二章，着重于如何以Shell脚本开始编写之旅。2.1部分可能是具体的入门示例或者介绍如何在Shell环境中编写和运行第一个脚本。 这本书非常适合用作课堂教学的起点，帮助学生理解编程思维和基本原理。作者还特别将本书献给了Anita，表达了对她的深深感谢。整个教程结构严谨，内容丰富，适合那些希望深入学习Shell脚本并提升技能的读者。

VFP8.0函数与命令大全 VFP中文帮助

2010-10-16 上传
- **数值计算函数**：如`ABS()`, `SQRT()`, `POWER()`, 用于数学运算；`INT()`, `ROUND()` 对数值进行取整和四舍五入。 - **日期时间函数**：如`DATE()`, `TIME()`, `DATETIME()`, `YEAR()`, `MONTH()`, `DAY()`, ...

BOSCH_ABS系统的分析

2010-07-28 上传
BOSCH的ABS 8.0系统不仅关注减少制动距离，更重要的是确保行驶稳定性和方向控制。它能够快速响应各种路况，如波纹路、转弯等，并能检测到积水路面，始终提供最优的制动控制。 5. 影响控制技术的因素 主要因素包括...

识别以下MATLAB程序，并生成相应Python代码：clc clear close all syms x x0 y0 y1 y2 y3 y4 h real a = [1, x0, x0^2; 1, (x0 + h), (x0 + h)^2; 1, (x0 + 2 * h), (x0 + 2 * h)^2] \ [y0; y1; y2]; %一元二次多项式y(x) = a1 + a2 * x + a3 * x^2的系数 y(x) = a(1) + a(2) * x + a(3) * x^2; dy(x) = diff(y, 1); ddy(x) = diff(y, 2); dy_two_order_central_difference = simplify(dy(x0 + h)) ddy_two_order_central_difference = simplify(ddy(x0 + h)) a = [1, x0, x0^2, x0^3, x0^4; 1, (x0 + h), (x0 + h)^2, (x0 + h)^3, (x0 + h)^4; 1, (x0 + 2 * h), (x0 + 2 * h)^2, (x0 + 2 * h)^3, (x0 + 2 * h)^4; ... 1, (x0 + 3 * h), (x0 + 3 * h)^2, (x0 + 3 * h)^3, (x0 + 3 * h)^4; 1, (x0 + 4 * h), (x0 + 4 * h)^2, (x0 + 4 * h)^3, (x0 + 4 * h)^4] \ [y0; y1; y2; y3; y4]; %一元四次多项式y(x) = a1 + a2 * x + a3 * x^2 + a4 * x^3 + a5 * x^4的系数 y(x) = a(1) + a(2) * x + a(3) * x^2 + a(4) * x^3 + a(5) * x^4; dy(x) = diff(y, 1); ddy(x) = diff(y, 2); dy_four_order_central_difference = simplify(dy(x0 + 2 * h)) ddy_four_order_central_difference = simplify(ddy(x0 + 2 * h)) %% 验证 n = 50; x = linspace(0, 2*pi, n); h = x(2) - x(1); y = sin(x); dy = cos(x); ddy = -sin(x); dy1 = nan * zeros(size(x)); ddy1 = nan * zeros(size(x)); for i = 2 : n - 1 dy1(i) = (y(i + 1) - y(i - 1)) / (2.0 * h); ddy1(i) = (y(i - 1) - 2.0 * y(i) + y(i + 1)) / h^2; end dy2 = nan * zeros(size(x)); ddy2 = nan * zeros(size(x)); for i = 3 : n - 2 dy2(i) = (y(i - 2) - 8.0 * y(i - 1) + 8.0 * y(i + 1) - y(i + 2)) / (12.0 * h); ddy2(i) = -(y(i - 2) - 16.0 * y(i - 1) + 30.0 * y(i) - 16.0 * y(i + 1) + y(i + 2)) / (12.0 * h^2); end max_dy1_err = max(abs(dy1(2 : n - 1) - dy(2 : n - 1))); max_ddy1_err = max(abs(ddy1(2 : n - 1) - ddy(2 : n - 1))); max_dy2_err = max(abs(dy2(3 : n - 2) - dy(3 : n - 2))); max_ddy2_err = max(abs(ddy2(3 : n - 2) - ddy(3 : n - 2))); disp(['一阶导数的二阶和四阶中心差分近似，最大误差分别为:', num2str(max_dy1_err), ',' , num2str(max_dy2_err)]) disp(['二阶导数的二阶和四阶中心差分近似，最大误差分别为:', num2str(max_ddy1_err), ',' , num2str(max_ddy2_err)])

2023-07-15 上传
dy2_vals[i] = (y_vals[i - 2] - 8.0 * y_vals[i - 1] + 8.0 * y_vals[i + 1] - y_vals[i + 2]) / (12.0 * h) ddy2_vals[i] = -(y_vals[i - 2] - 16.0 * y_vals[i - 1] + 30.0 * y_vals[i] - 16.0 * y_vals[i + 1]...

熟悉MATLAB常用数学函数，独立完成以下基本数学运算。 练习1：设A＝1.2，B＝-4.6，C＝8.0，D＝3.5，E＝-4.0，计算

2023-05-15 上传
1. A+B= -3.4 在MATLAB中，可以直接输入 A+B 进行计算，结果为-3.4。 2. C-D= 4.5 同样地，在MATLAB中，可以直接输入 C-D 进行计算，结果为4.5。...在MATLAB中，可以直接输入 abs(E) 进行计算，结果为4。

编写函数 cubic_root(x)，函数参数x为一个浮点数，使用牛顿迭代法，求x的立方根，并返回该值。要求相对误差不超过1.0e-6. 如cubic_root(8.0)返回值为2.0。

2023-04-24 上传
if abs(next_guess - guess) < abs(guess) * 1.0e-6: # 判断相对误差是否小于1.0e-6 return next_guess guess = next_guess # 将下一个猜测值设为当前猜测值，继续迭代 ``` 请注意，这里使用的牛顿迭代法是针对...

python：python：输出列表中绝对值最大的数字。 【问题描述】通过键盘以逗号隔开输入一个包含若干个数字的列表，输出其中绝对值最大的数字。 【输入形式】 【输出形式】 【样例输入】-8, 64, 3.5, -89 【样例输出】-89

2023-09-18 上传
3. 通过列表解析式将列表中的字符串转换为浮点数类型，例如 `[-8.0, 64.0, 3.5, -89.0]` 4. 使用 `max()` 函数找出列表中绝对值最大的数字，其中 `key=abs` 表示按照数字的绝对值进行比较 5. 将绝对值最大的数字打印...

torch平均绝对误差

2023-05-30 上传
targets = torch.tensor([1.0, 3.0, 5.0, 8.0]) # 计算平均绝对误差 mae = torch.mean(torch.abs(preds - targets)) print(mae) ``` 这里我们先定义了预测结果和真实标签，然后使用 torch.abs() 函数计算出它们...

分别创建两个二维张量，两个三维张量，用损失函数计算它们的均平方误差，平方误差，

2023-03-31 上传
abs_error_2d = tf.reduce_mean(tf.abs(tensor_2d_1 - tensor_2d_2)) abs_error_3d = tf.reduce_mean(tf.abs(tensor_3d_1 - tensor_3d_2)) with tf.Session() as sess: print("均平方误差（二维张量）：", sess....

输入10个数到数组x中，在数组x的10个数中求平均值v，找出与v相差最小的数组元素下标和值（保留小数点后2位）。（符号为英文） 例如： 输入： 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 输出： 下标为:4的元素4.00

2023-03-21 上传
以下是求平均值并找出与平均值相差最小的... diff = abs(x[i] - v) if diff min_diff = diff min_index = i print("下标为:{}的元素{:.2f}".format(min_index, x[min_index])) ``` 如果您有其他问题，请随时问我。

用scala写代码，对一个Array[Double]做操作，将所有相邻项之间差值小于2的取出，将其中索引连续的值存放到一起

2023-03-14 上传
val result = arr.zip(arr.tail).filter { case (a, b) => Math.abs(a - b) (a, b) => if (arr.indexOf(a) + 1 == arr.indexOf(b)) List(a, b) else List(a) } println(result.mkString(",")) ``` 输出结果为：...
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