这篇文章用于我两天来用Ubuntu解决的毛病

本文详细介绍了如何在Ubuntu系统中优化网络配置,包括更改虚拟机网络设置、更新vi编辑器、更换国内镜像源等步骤,有效提升下载速度。

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这个链接是更改虚拟机的网络的
(首先我本来学了tree这个命令想用一下,发现下载东西总是发生了错误,后来多亏了我这位老哥朋友,他给了我一篇文章在这里面让我找到了向虚拟机分享网络的方法,再次感谢)

然后是这个链接,是让我重新装了一次vi
跟我一位学了Linux的朋友吐槽说他提供的那个vim编译器没法用,后来经他提醒原来是Ubuntu自带的vi编译器
太古老了需要用上面那个命令进行更新,而且当我链接上了物理机的网络之后,下载的速度明显变快了很多

更改下载源链接
最后这一步,才是真正让我用Ubuntu下载东西真正起飞的关键一步。
其实Ubuntu系统自带的下载源(也叫应用商店)的主机服务器是在欧洲那边,然后我们国内使用的话网速自然超级慢,于是乎我在网上便找到了国内的一个镜像源。一些名校或者阿里跟腾讯都会有国内的下载源。这里我应用的是清华大学教学用的下载源,效果杠杠的,最后原本下载tree这个命令包需要接近一个多小时,我用了一分钟不到就完成了。
至此,我的Ubuntu问题都得到了完美地解决。
其实,后面我发现,可以在系统设置——软件和更新——下载自***就可以了

更改汉语言的方法:https://blog.youkuaiyun.com/m0_37906230/article/details/82284017

内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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