1. ubuntu 18.04 安装 dm7

本文档详细介绍了在Ubuntu 18.04操作系统上安装DM7的步骤,包括环境准备、创建用户组和用户、设置安装目录以及挂载和提取安装包的执行过程。

环境

➜  ~ uname -a
Linux dreamer 4.15.0-91-generic #92-Ubuntu SMP Fri Feb 28 11:09:48 UTC 2020 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
➜  ~ cat /etc/*release 
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=18.04
DISTRIB_CODENAME=bionic
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 18.04.4 LTS"
NAME="Ubuntu"
VERSION="18.04.4 LTS (Bionic Beaver)"
ID=ubuntu
ID_LIKE=debian
PRETTY_NAME="Ubuntu 18.04.4 LTS"
VERSION_ID="18.04"
HOME_URL="https://www.ubuntu.com/"
SUPPORT_URL="https://help.ubuntu.com/"
BUG_REPORT_URL="https://bugs.launchpad.net/ubuntu/"
PRIVACY_POLICY_URL="https://www.ubuntu.com/legal/terms-and-policies/privacy-policy"
VERSION_CODE NAME=bionic
UBUNTU_CODENAME=bionic

安装步骤

  1. 创建用户组和用户以及安装目录
➜  ~ sudo groupadd dinstall  # 添加用户组                                                                                                  
➜  ~ sudo useradd -g dinstall -m -s /bin/bash dmdba # 配置好shell和家目录    
➜  ~ sudo passwd dmdba # 修改dmdba密码
Enter new UNIX password:
Retype new UNIX password:   
passwd: password updated successfully
➜  ~ sudo mkdir /dm7 # 创建安装目录
➜  ~ sudo chown -R dmdba /dm7 # 修改安装目录所属用户
➜  ~ sudo chgrp -R dinstall /dm7 # 修改安装目录所属组
➜  ~ ll  / | grep dm7
drwxr-xr-x   2 dmdba dinstall 4.0K 4月  12 23:20 dm7

# 确保切换用户后能使用图形化界面
➜  ~ xhost +
access control disabled, clients can connect from any host
# 切换到dmdba用户并且将环境也切换为dmdba
➜  ~ su - dmdba
Password:
dmdba@dreamer:~$ whoami
dmdba
dmdba@dreamer:~$ echo $SHELL
/bin/bash
dmdba@dreamer:~$
  1. 挂载镜像并提取安装包并执行
# 这里需要提前将ISO挂载到/mnt
dmdba@dreamer:~$ ls /mnt/
DMInstall.bin  DM_Install_en.pdf  DM_Install_zh.pdf  release_en.txt  release_zh.txt
# 配置好LANG,这里dm7的安装程序有bug
dmdba@dreamer:~$  export LANG=zh_CN.UTF-8
dmdba@dreamer:~$ ./DMInstall.bin
解压安装程序.........
接下来按照图形化界面的提示进行安装即可。
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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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