报名老刘的LinuxProbe,获取《Linux就该这么学》

本书由多位红帽架构师编写,覆盖从Linux基础到高级服务配置,如虚拟环境搭建、命令掌握、网络服务管理等,适合Linux初学者及进阶者。

报名老刘的LinuxProbe
正文内容:

本书是由全国多名红帽架构师(RHCA)基于最新Linux系统共同编写的高质量Linux技术自学教程,极其适合用于Linux技术入门教程或讲课辅助教材,目前是国内最值得去读的Linux教材,也是最有价值的Linux实验手册。章节包括有:

第0章 咱们先来谈谈学习方法和红帽系统。

第1章 部署虚拟环境安装linux系统。

第2章 新手必须掌握的Linux命令。

第3章 管道符、重定向与环境变量。

第4章 Vim编辑器与Shell命令脚本。

第5章 用户身份与文件权限。

第6章 存储结构与磁盘划分。

第7章 使用RAID与LVM磁盘阵列技术。

第8章 Iptables与Firewalld防火墙。

第9章 使用ssh服务管理远程主机。

第10章 使用Apache服务部署静态网站。

第11章 使用Vsftpd服务传输文件。

第12章 使用Samba或NFS实现文件共享。

第13章 使用Bind提供域名解析服务。

第14章 使用DHCP动态管理主机地址。

第15章 使用Postfix与Dovecot部署邮件系统

第16章 使用Squid部署代理缓存服务。

第17章 使用iSCSI服务部署网络存储。

第18章 使用MariaDB数据库管理系统。

第19章 使用PXE+Kickstart部署无人值守安装。

第20章 使用LNMP架构部署动态网站环境。

对Linux感兴趣的一定要加个收藏,在线学习网址是https://www.linuxprobe.com/chapter-00.html

附件:

Linux入门教程,https://www.linuxprobe.com/docs/LinuxProbe.pdf

Linux命令大全:https://www.linuxcool.com/

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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