63、选购预装 Linux 电脑及笔记本电脑的全面指南

选购预装 Linux 电脑及笔记本电脑的全面指南

一、供应商支持政策

在购买预装 Linux 的电脑之前,务必仔细查看供应商的支持政策。部分经销商,尤其是那些主要组装 Windows 电脑的小型电脑店,可能几乎不提供针对 Linux 的特定支持。以下是一些关键要点:
- 基本支持要求 :至少,商家应愿意在保修期内更换有问题的组件,而无需你安装 Windows 来证明存在问题。
- 专业度与支持能力 :商家对 Linux 越熟悉,就越有可能在电脑运行 Linux 时提供有效的硬件支持。

有些供应商依赖第三方,如发行版的支持团队或签约的 Linux 顾问来提供 Linux 支持。但大多数 Linux 发行版,即使是盒装版本,提供的支持也非常有限。通常仅包含安装支持,然而由于电脑供应商已经安装了 Linux,这种安装支持对你的帮助不大。所以,如果供应商称 Linux 支持来自发行版维护者,你需要进一步询问,确保供应商在电脑价格中包含了扩展支持选项。

大型企业和专门从事 Linux 的公司通常能提供更多的 Linux 特定支持。例如,你可以致电询问如何重新配置 X 服务器,并得到清晰准确的答案。部分公司还提供在线技术支持数据库,你可以通过网页表单提出问题,运气好的话还能获得一两条有用的链接。

二、互联网新闻组支持

Usenet 新闻组是获取 Linux 电脑支持的绝佳途径。你可以使用如 Knews 或 Netscape Communicator 自带的新闻阅读器,阅读各种主题的 Usenet 新闻组帖子。使用新闻阅读器前,需按照其附带说明进行配置,并

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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