virutalbox相关问题20150405

原创 于 2015-09-14 08:50:13 发布 · 410 阅读 · 0 ·
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本文介绍如何在Ubuntu虚拟机中设置共享文件夹，并通过安装增强功能实现自动挂载至/media目录下。为确保用户能够访问这些共享文件夹，需要将当前用户添加到sfbox组。
1、在ubuntu虚拟机内设置共享，安装增强功能后，系统自动挂载共享文件夹至/media下，文件夹属于sfbox组，所以必须将现在使用的用户加入sfbox组中，使用   sudo adduser yourusername vboxsf
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【最小均方（LMS）算法的分流有源滤波器】分流有源滤波器采用最小均方（LMS）算法的仿真电路可以减轻谐波和无功功率（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于最小均方（LMS）算法的分流有源滤波器的Simulink仿真电路设计与实现，旨在通过LMS算法有效识别并补偿电力系统中的谐波电流和无功功率，从而提升电能质量。文中详细阐述了LMS算法的工作原理及其在有源滤波器控制策略中的应用，展示了系统仿真模型的构建过程，并通过仿真结果验证了该方法在抑制谐波和改善功率因数方面的有效性。; 适合人群：电气工程及相关专业背景，具备一定电力电子与信号处理基础知识的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统中谐波治理与无功补偿的技术研究；②适用于高校教学实验、科研项目开发及工业现场电能质量改善方案的设计与验证；③目标是掌握LMS算法在有源滤波中的实际应用，提升对自适应滤波技术的理解与仿真能力。; 阅读建议：建议结合Simulink仿真平台动手实践，深入理解LMS算法参数设置对滤波性能的影响，并可进一步对比SRF、FxLMS等其他控制算法的效果，以拓展研究深度。
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（DDPG）深度学习神经网络算法DDPG优化解决二维栅格地图路径规划研究（Matlab代码实现）
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（DDPG）深度学习神经网络算法DDPG优化解决二维栅格地图路径规划研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要围绕深度强化学习算法DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）在二维栅格地图路径规划中的应用展开研究，结合Matlab代码实现，详细阐述了如何利用DDPG算法优化路径规划问题。文中介绍了DDPG算法的核心机制，包括Actor-Critic架构、经验回放、目标网络等关键技术，并将其应用于静态和动态障碍物环境下的机器人或智能体路径寻优，实现了从起点到目标点的安全、高效路径探索。同时，文档还提到了与其他算法（如DQN）的对比分析，展示了DDPG在连续动作空间中路径规划的优势。此外，资源附带完整的Matlab仿真代码，便于复现与进一步研究。; 适合人群：具备一定机器学习与强化学习基础，熟悉Matlab编程环境，从事智能控制、机器人导航、路径规划方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：① 掌握DDPG算法在路径规划中的具体实现方法；② 学习如何构建强化学习环境并设计奖励函数；③ 实现二维栅格地图中智能体的自主导航与避障；④ 对比不同深度强化学习算法在相同任务下的性能差异。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注环境建模、网络结构设计与训练过程调参策略，同时可尝试迁移至三维空间或其他应用场景以加深理解。
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