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中华人民共和国国家版权局
计算机软件著作权登记证书
证书号:软著登字第17387344号
软件名称:Comtos Linux
[简称:Comtos]
9.0
著作权人:林忠信
权利取得方式:原始取得
权利范围:全部权利
登记号:2026SR0173063
根据<<计算机软件保护条例>>和<<计算机软件著作权登记办法>>的规定，经中国版权保护中心审核，对以上事项予以登记。
2026年01月27日
本文转载于：
Comtos Linux 官网：https://www.comtoslinux.cn
Comtos Linux 计算机软件著作权登记证书：
https://www.comtoslinux.cn/images/publishing/comtos-linux-9-2026SR0173063.png
实例讲解Simulink CAN通讯丢失故障判定模型搭建及仿真测试验证方法
本文通过ABS通讯丢失故障触发、判定条件Simulink模型的搭建和仿真的讲解，介绍了一种控制器CAN通讯丢失故障判定的方法和建模方法，希望能给相关技术人员带来一定参考和帮助。
Comtos Linux软著登记背后：国产操作系统从技术确权到落地实践
计算机软件著作权是软件资产确权的法定手段，对操作系统这类代码量大、研发周期长的基础软件而言，其意义远超一纸证书。它既明确了开发者对源代码、文档的归属权利，也为企业参与政企采购、高新认定和项目投标提供了法定资质。从技术原理看，操作系统软著登记需要提交完整源码与说明书，并界定自研模块与开源组件的边界。围绕Linux内核定制、桌面硬件适配、安全加固及离线授权等工程实践，软著确权之后的系统才能真正进入企业市场。以Comtos Linux完成软著登记为切入点，梳理了发行版从内核适配、包管理到远程运维的全链路能力，以及
EDSR图像超分辨程序复现（踩坑及解决记录）
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Linux定制发行版开发与软件著作权申请全流程解析
Linux系统定制与发行版开发是基础软件领域的重要分支，其核心原理在于通过内核配置裁剪、编译参数调优、软件包选择与Systemd服务定制，构建出高安全性、高可维护性的操作系统环境。作为工程人员，掌握Linux常用命令与系统管理机制是开展此类工作的前提；理解RPM包管理和进程守护逻辑，则便于形成标准化的构建流程。定制发行版的技术价值在于：既能面向特定服务器硬件进行深度适配，也能沉淀为具备独立代码资产的软件产品，进而支撑计算机软件著作权登记等知识产权布局。在具体实践中，可参照Linux命令大全的场景化分类来设计
51单片机计算器（源程序+流程图+答辩报告+综合设计）
保姆级讲解！C语言编程，使用51单片机及LCD1602显示屏实现！
Java 实现 MP3 音频合并工具类：摆脱 FFmpeg，高效低 CPU 的纯本地方案【需求已解决】
本方案充分发挥了 Java 音频 SPI 的潜力，实现了轻量、跨平台、低 CPU 消耗的 MP3 音频合并工具类。 对于希望在服务器或桌面应用中集成音频处理功能的开发者而言，这无疑是一个可行且优雅的解决方案。
Linux系统软著申请实战：源代码整理、说明书撰写与补正经验
计算机软件著作权是保护软件源代码表达形式的基础知识产权，它不限制技术方案，但能以标准化凭证固定代码归属。对于Linux系统等基础设施类项目，软著登记的意义尤为突出：在商务交付、项目申报和技术维权场景中，第三方出具的登记证书往往比内部git记录更具公信力。申请流程的核心在于将工程资产转化为审查材料——源代码文档需从版本库导出连续60页代码并规范页眉，软件说明书则要直观展示安装、配置与运行逻辑。定制Linux系统因涉及内核裁剪、服务管理、监控组件等复杂模块，材料一致性更需严格把控。本文以Comtos Linux
STM32电机PID速度控制
2.3 STM32电机PID速度控制 之前的文章，完成了直流减速电机的PWM控制、电机测速。本篇文章，将实现电机的速度闭环控制。 在公众号：小白学移动机器人，发送：速度PID，即可获得本篇文章的STM32工程文件以及相关资料。 2.3.1 解决的问题 解决带编码器直流电机的速度闭环问题。 2.3.2 PID理论 将偏差的比例、积分、微分，通过线性组合构成控制量，用控制量对被控对象进行控制，这样的控制器称为PID控制器。在连续空间中，我们通常探讨模拟PID的控制原理，如图所示： 我们这里用电机速度控制为例，
理解 Linux 动态库加载：LD_LIBRARY_PATH
flyfish
基于simulink的预测电流控制策略的三相逆变器仿真
本文详细介绍了在Simulink中实现基于预测电流控制策略的三相逆变器仿真方法。主要内容包括：准备工作（安装必要软件及工具箱）、构建三相逆变器基础模型、设计预测电流控制器（包含状态空间建模和控制器设计）、实现控制逻辑、添加示波器观察输出、配置仿真参数以及运行仿真分析结果。通过MATLAB代码示例和Simulink模块说明，展示了如何选择最优开关状态来最小化电流误差。该仿真方法为研究快速响应、高精度的逆变器控制提供了实用工具，但需注意实际应用中可能需要的调试工作。
第十二章 供水管网水力模型软件介绍
本文介绍了国内外主要供水管网建模软件及其特点，重点分析了某高建模软件V14的创新功能。国际主流软件包括开源的EPANET、商业软件InfoWorksWS、WaterGEMS和MIKEURBAN，各具特色但存在应用局限。某高V14软件实现了管网GIS与模型一体化管理，采用一G多网、一网多模、一模多案、网模合一技术路线，支持全信息模型建立和动态数据更新。其创新点包括水量分配理念革新（精确/模糊匹配、三种用水模式）和首创Web服务功能。通过并发计算、GPU加速等技术优化性能，具有较高性价比。
USB 技术系列 11 · USB Linux 驱动框架
本文系统解析Linux USB驱动框架，涵盖USB Core、HCD（xhci-hcd/dwc3）、类驱动（CDC/HID/Mass Storage）分层架构，详解usb_device_id匹配、probe/disconnect生命周期及Device Tree配置。结合RISC-V N300实战，揭示Host/Device双模式驱动开发核心逻辑，助力嵌入式BSP开发者掌握USB子系统全栈能力。
【26美赛E题 Passive Solar Shading】2026美赛数学建模（MCM/ICM）思路解析及代码分享
本文研究了被动太阳能遮阳(PSS)策略在建筑节能中的应用，针对Sungrove大学(低纬高温)和Borealis大学(高纬寒冷)两种典型气候条件，建立了动态太阳辐射-热平衡模型。通过优化遮阳结构(外檐长度、百叶角度)、窗户布局和内部热质量分布，实现了夏季制冷负荷降低30-40%(Sungrove)和冬季采暖负荷减少15-25%(Borealis)。创新性地采用全天候动态遮阳建模方法，结合热质量优化与储能设计，提出了可适应不同气候条件的建筑节能解决方案，为未来可持续建筑设计提供了量化框架。
Linux-iostat命令详解
Linux命令学习记录
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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嵌入式 Linux OOM Killer 触发逻辑与防误杀实战指南
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深入浅出聊聊 Linux 的 PageCache 与系统极致性能
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Linux篇(五)
本文系统梳理了Linux常用终端快捷键、软件包管理（yum/apt）、服务管理（systemctl）、软链接（ln）、时间与IP配置、域名解析、固定IP设置及网络命令（ping/wget/curl），涵盖日常运维核心操作，助力高效管理Linux环境。
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前面我们介绍了进程的创建、退出和等待，接下来看看进程之间怎样传递数据。这篇从匿名管道入手，再用管道把父子进程联系起来，写一个简单的进程池小demo。而且我把发行版从CentOS切换成Ubuntu了，主要是CentOS已经不维护了，可惜了。。。
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