28、利用 YUM 管理 RPM 包:全面指南

利用 YUM 管理 RPM 包:全面指南

1. YUM 简介

YUM(YellowDog Updater Modified)项目旨在解决 RPM 包依赖管理的难题。它的主要贡献在于不再将 RPM 包视为独立组件,而是将其看作大型软件仓库的一部分。借助仓库,处理依赖关系的问题不再由软件安装者承担,而是由提供软件的 Linux 发行版或第三方软件分销商负责。例如,Fedora 项目需要确保其 Linux 发行版中每个包所需的组件都能在仓库中的其他包中找到。

仓库之间还可以相互依赖。例如,rpmfusion.org 仓库可以假设用户已经能够访问主要的 Fedora 仓库。如果从 rpmfusion.org 安装的包需要 Fedora 主仓库中的某个库或命令,那么在安装 rpmfusion.org 包的同时,会自动下载并安装相应的 Fedora 包。

YUM 仓库可以位于 Web 服务器(http://)、FTP 服务器(ftp://)或本地介质(如 CD、DVD 或本地目录,使用 file://)上。这些仓库的位置会存储在用户系统的 /etc/yum.conf 文件中,更常见的是存储在 /etc/yum.repos.d 目录下的单独配置文件中。

2. 理解 YUM 的工作原理

YUM 命令的基本语法是:

# yum [options] command

使用该语法,你可以查找包、查看包信息、了解包组、更新包或删除包等。配置好 YUM 仓库和相关设置后,用户只需简单地输入类

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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