总结ubuntu 14.04LTS 环境下源码编译安装bitcoin 0.12.1

本文详细介绍了如何从源码编译安装比特币0.12.1版本,包括更换系统源、安装依赖软件包、下载并解压比特币源码、配置编译参数及执行编译过程。成功编译后,可通过bitcoind-version命令验证版本。

1.更换系统源

2.sudo apt-get install build-essential libtool autotools-dev autoconf automake libssl-dev libboost-all-dev libdb-dev libdb++-dev pkg-config libevent-dev git-core

3.百度bitcoinf0.12.1下载,解压

tar -zxvf bitcoin-0.12.1.tar.gz

复制到home目录下,修改名字为bitcoin

4.cd bitcoin

5../autogen.sh

6../configure --without-gui --with-incompatible-bdb

7.make -j 编译

make check (检查编译是否出现错误,如果error为0,则sudo make clean之后重新编译

8.sudo make install
安装编译好的二进制文件

成功:bitcoind -version查看版本

 


嘿!

 

 

 

 

 

 

 

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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