13、计算机CMOS设置与BIOS升级全解析

计算机CMOS设置与BIOS升级全解析

1. 硬件基础相关设置
  • 病毒防护 :部分BIOS系统具备内置病毒防护功能,这通常是有益的。一些病毒会通过修改主引导记录(MBR)来攻击系统,而BIOS内置的病毒防护功能会专门监控MBR的变化,并阻止此类修改。然而,当安装新的操作系统时,操作系统会使用其引导程序文件修改MBR,此时CMOS中的内置病毒检测功能会将此操作视为病毒攻击。若遇到这种情况,需要进入CMOS,禁用病毒防护功能,然后重新启动操作系统的安装过程。
  • 板载缓存 :在CMOS中,通常会有一项显示系统中缓存内存的大小以及如何禁用它。如果启用缓存内存导致系统出现兼容性问题,可以尝试禁用缓存内存,查看问题是否解决。若问题依旧存在,则再次启用缓存内存。
  • 预留资源 :许多较新的系统允许在CMOS中预留分配给传统设备的资源。传统设备是非即插即用设备,预留这些资源可确保即插即用系统不会将传统设备已硬编码的资源分配给其他即插即用设备,从而避免资源冲突。
  • 升级系统BIOS :BIOS决定了系统的功能。例如,旧的486计算机的BIOS可能只支持2GB的硬盘,但如果想安装6GB的硬盘,就需要先升级BIOS,使其能够适应硬盘容量的变化。升级BIOS时,需要从制造商处获取更新程序,通常可以在制造商的网站上下载。将BIOS更新程序下载到软盘后,从该软盘启动计算机,更新程序会重写通常为只读的BIOS芯片中的程序代码。由于是使用特殊程序写入ROM芯片,所以这种ROM被称为闪存ROM,重写程序代码的过程称为“闪存”。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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