8、Linux 软件包管理:RPM 与 Yum 的使用指南

Linux 软件包管理:RPM 与 Yum 的使用指南

1. 软件包系统概述

大多数 Linux 发行版仅安装一种软件包系统,但也可以安装多种。不过,同时使用两种系统安装软件并不明智,因为它们的数据库是独立的。例如,若使用 Debian 软件包安装一个库,再尝试安装依赖该库的 RPM 软件包时,RPM 可能无法识别该库已安装,从而返回错误。

2. RPM 简介

RPM(RPM Package Manager)是 Linux 世界中最流行的软件包管理器,也可在非 Linux 平台使用,不过在 Linux 之外的使用较少。RPM 系统提供了如包数据库等基本工具,可用于识别冲突和文件所有权。

3. RPM 发行版与约定
  • 起源与发展 :RPM 由 Red Hat 为其发行版开发,并根据通用公共许可证(GPL)发布,因此其他发行版也可自由使用。像 Mandriva(原 Mandrake)和 Yellow Dog 等发行版基于 Red Hat,使用 RPM 及其他部分;SUSE 虽借鉴 Red Hat 模板较少,但也使用 RPM。
  • Red Hat 分支 :Red Hat 分裂为三个发行版,Fedora 是受家庭用户、学生和预算紧张企业青睐的可下载版本;Red Hat 现在专指付费版本,即 Red Hat Enterprise Linux(RHEL);CentOS 是供企业用户免费重新分发的版本。
  • 跨平台与架构支持 :RPM 是跨平台工具,支持任何 CPU 架构。Red Hat Linux
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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