12、Yum 工具的使用指南:移除、查找与优先级设置

Yum 工具的使用指南:移除、查找与优先级设置

在服务器的运行过程中,合理管理软件包是一项重要任务。Yum(Yellowdog Updater, Modified)作为一款强大的软件包管理工具,能够帮助我们轻松完成软件包的移除、查找以及管理额外的软件源等操作。下面将详细介绍如何使用 Yum 进行这些操作。

1. 使用 Yum 移除软件包

在服务器的生命周期中,某些应用程序和服务可能不再需要,为了优化工作环境,我们可以使用 Yum 移除这些软件包。
- 准备工作
- 安装有 CentOS 6 操作系统,并且具有 root 权限。
- 选择一个基于控制台的文本编辑器。
- 确保服务器连接到互联网。
- 操作步骤
1. 移除单个软件包:登录为 root 用户,将 package_name 替换为实际的软件包名称,然后输入以下命令:

yum remove package_name
2. 等待交易摘要和确认提示显示,按 `Y` 键确认或 `N` 键拒绝交易:
Is this ok [y/N]: y
3. 如果拒绝交易,将退出 Yum;如果确认交易,等待软件包移除完成:

                
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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