laravel web development skills

本文介绍如何在Ubuntu系统中配置Apache服务器以搭建个人网站或应用服务器。具体步骤包括修改Apache配置文件、设置文档根目录、调整文件权限、启用rewrite及PHP模块等。

1. Ubuntu build a local server

1. /etc/apache2/apache2.conf   
<Directory /home/bob/bobserver/public/>
      Options Indexes FollowSymLinks
      AllowOverride all
      Require all granted
</Directory>

2. /etc/apache2/sites-enabled/000-default.conf


DocumentRoot /home/bob/bobserver/public

3.  chown -R www-data:www-data bobserver
4.  chmod -R 777 ukserver
5.  sudo a2enmod rewrite
6.  sudo a2enmod php7.0

7.  /etc/init.d/apache2 restart


2.General aritisan commands in laravel

php artisan make:model Modelimg --migration
php artisan make:model moduleFooter --migration
php artisan migrate:fresh
php artisan DB:seed --class=RolesAndPermissionsSeeder
php artisan DB:seed




基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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