u​b​u​n​t​u​系​统​下​如​何​禁​用​笔​记​本​触​摸​板​。...

本文介绍了解决Ubuntu系统下笔记本电脑触摸板驱动问题的两种方法。第一种方法通过命令行禁用或启用触摸板,但需每次手动操作。第二种方法使用touchpad-indicator管理软件,提供更便捷的触摸板控制选项,包括插入鼠标自动禁用触摸板的功能。

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一直想解决ubuntu下禁用触摸板的问题,由于一般的笔记本电脑在ubuntu或者说Linux系统下都会找不到相应的驱动,因此就存在如何解决这个问题的问题。笔者的笔记本电脑是DELL
Inspiron N5110 ,在Windows下有相应的Quickset驱动,可以很好的管理,而ubuntu下就找不到相应的驱动了,经过笔者上网的一番查找,终于找到了两个很好的办法,当然其中第二个办法是最好也是最符合人的习惯同时也是最方便的,不得不说第二中方法很强大,竟然可以设置为插入鼠标禁用触摸板,同时还有快捷键。
下面开始。。。

方法1:命令行方式,得每次用终端输入命令行设置,不方便。

sudo rmmod psmouse          #用来禁用触摸板

sudo modprobe psmouse     #用来启用触摸板

想要永久禁用触摸板可以这样:

     打开终端,然后sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf   

           加入一行blacklist psmouse     重启电脑,就可禁用触控板了,以后如果想启用就删除该行。

方法2:利用管理软件touchpad-indicator管理。(真的不错) 首先更新源:  

sudo add-apt-repository ppa:atareao/atareao
更新,然后安装touchpad-indicator:
sudo apt-get update && sudo apt-get install touchpad-indicator
安装成功后,进入Dash,搜索touchpad-indicator,点击你会发现好像没有反应,以为坑爹了,其实没有。。。你会发现你的系统托盘多了一个触摸板的小图标。。。点击它,进入首选项就可以设置了。

转载于:https://my.oschina.net/zouziwen/blog/713242

<think>好的,我现在需要解释用户提供的两个数学表达式:条件概率公式$P(a|s)$和权重函数$w_i(t)=k\cdot e^{-\lambda t}$。这两个公式看起来分别属于概率论和某种随时间变化的权重计算。用户可能是在学习机器学习或计学中的相关概念,比如强化学习中的策略选择,或者贝叶斯计中的条件概率,以及衰减函数在时间序列中的应用。 首先看第一个公式:$P(a|s) = \frac{e^{U(a)}}{\sum_{b \in A} e^{U(b)}}$。这看起来像是Softmax函数的形式,常用于将一组值转换为概率分布。这里的$U(a)$可能是某个动作$a$的效用函数,而$P(a|s)$表示在状态$s$下选择动作$a$的概率。需要确认Softmax的应用场景,比如在强化学习中的策略梯度方法,或者在离散选择模型中的概率选择。 接下来第二个公式:$w_i(t) = k \cdot e^{-\lambda t}$。这明显是指数衰减函数,其中$k$是初始权重,$\lambda$是衰减率,$t$是时间。常见应用包括忆衰减、加权移动平均、或者资源随时间减少的模型。需要确定用户所指的具体领域,例如在时间序列分析中给予近期数据更高权重,或者在生物学中的衰减模型。 用户可能的疑问在于如理解这两个公式的结构及其应用。他们可能希望知道每个参数的意义,以及如在实际问题中使用这些公式。此外,可能需要具体例子来说明两者的用途,比如在强化学习中选择动作的概率计算,或处理时间衰减的加权方法。 在解释时,需要确保数学符号的正确性,比如指数函数的表达是否正确,求和符号的范围是否明确。同时,可能需要指出这两个公式分别属于不同的领域,但都涉及指数函数的应用,一个用于概率归一化,另一个用于时间相关的衰减。 需要检查是否有排版错误,比如原式中的分母是否正确,是否应为$\sum_{b \in A} e^{U(b)}$,而用户可能在输入时格式有误,导致分母部分显示不完整。另外,权重函数中的变量是否定义清楚,如$k$、$\lambda$和$t$的具体含义。 总结来说,用户需要清晰的分步解释,每个公式的结构、参数意义、应用场景以及可能的实例。同时,要确保LaTeX格式正确,避免误解公式结构。</think>以下是两个公式的详细解析: --- ### 一、条件概率公式:$P(a|s) = \frac{e^{U(a)}}{\sum_{b \in A} e^{U(b)}}$ #### 1. **公式结构解析** - **分子**:$e^{U(a)}$,表示动作$a$的效用(Utility)指数化 - **分母**:$\sum_{b \in A} e^{U(b)}$,所有可能动作$b \in A$的效用指数化求和 - **整体形式**:Softmax函数,将任意实数映射为$(0,1)$的概率分布 #### 2. **核心意义** - **动作选择概率化**:在状态$s$下,选择动作$a$的概率与其效用指数成正比 - **特性**: - 效用$U(a)$越高 → 概率$P(a|s)$越大 - 差异放大:效用差距会被指数函数放大(如$U(a)=2$, $U(b)=1$ → $e^2/e^1 \approx 7.4$倍概率差) #### 3. **典型应用场景** - **强化学习策略选择**: - 例如:游戏AI选择攻击/防御动作,$U(a)$可以是Q-learning中的Q值 - 代码实现片段: ```python def softmax(q_values): exp = np.exp(q_values - np.max(q_values)) # 防溢出 return exp / np.sum(exp) ``` - **离散选择模型**:经济学中消费者选择行为建模 #### 4. **参数控制技巧** - 引入温度参数$τ$调整探索性: $$ P(a|s) = \frac{e^{U(a)/τ}}{\sum_{b \in A} e^{U(b)/τ}} $$ - $τ→0$:确定性选择最高效用动作 - $τ→∞$:完全随机选择 --- ### 二、权重函数:$w_i(t) = k \cdot e^{-\lambda t}$ #### 1. **公式结构解析** - **$k$**:初始权重($t=0$时$w_i(0)=k$) - **$\lambda$**:衰减速率($\lambda >0$) - **$t$**:时间变量 #### 2. **动态特性** - **指数衰减规律**: - 半衰期$T_{1/2} = \frac{\ln 2}{\lambda}$ - 示例:若$\lambda=0.1$,则每$6.93$单位时间权重减半 - **导数关**: $$ \frac{dw_i}{dt} = -\lambda w_i $$ 表明衰减速率与当前权重成正比 #### 3. **典型应用场景** - **忆衰减模型**: - 心理学中的遗忘曲线(艾宾浩斯曲线) - 推荐中用户兴趣衰减 - **物理过程**: - 放射性衰变 - RC电路放电过程 - **时间加权计**: ```python # 时间衰减加权平均值计算 def exponential_weighted_average(data, lambda): weights = [np.exp(-lambda * t) for t in range(len(data))] return np.average(data, weights=weights) ``` #### 4. **工程优化技巧** - **截断处理**:当$e^{-\lambda t} < \epsilon$(如$\epsilon=10^{-6}$)时设$w_i(t)=0$,避免浮点精度问题 - **离散化处理**:在时间序列应用中改为: $$ w_i(n) = k \cdot (1-\alpha)^n $$ 其中$\alpha = 1 - e^{-\lambda \Delta t}$,$\Delta t$为采样间隔 --- ### 三、联合应用案例 在**强化学习的资格迹(Eligibility Traces)**中,二者可结合使用: 1. 用Softmax选择动作:$P(a|s)$决定当前行为 2. 用指数衰减录历史状态: $$ E_t(s,a) = \gamma \lambda E_{t-1}(s,a) + \delta(a=a_t) $$ 其中$\gamma$为折扣因子,$\lambda$为衰减速率 --- ### 四、数学性质对比 | 特性 | Softmax概率公式 | 指数衰减权重公式 | |---------------------|-----------------------------------|------------------------------| | 归一化 | 强制$\sum P=1$ | 权重总和可能发散 | | 单调性 | 随$U(a)$单调增 | 随时间$t$单调减 | | 敏感度 | 对最大效用值敏感 | 对初始阶段变化敏感 | | 典型参数范围 | $U(a) \in \mathbb{R}$ | $\lambda \in (0,1)$ | --- 通过这两个公式,可以实现**智能决策的时间相关性建模**(如游戏BOSS根据近期战斗状态调整策略)。实际开发中建议: 1. 用Softmax控制BOSS的攻击选择 2. 用指数衰减实现玩家行为忆: - 高频使用某种技能 → 提升BOSS对该技能的防御权重 - 长时间未移动 → 发范围AOE攻击
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