5、KDE Plasma桌面环境发展历程与特性解析

KDE Plasma桌面环境发展历程与特性解析

1. KDE早期版本发展

KDE最初将所有组件发布给开发者社区,其首次与邮件列表的联系是通过 kde@fiwi02.wiwi.uni - Tubingen.de 。1997年10月20日发布了第一个版本Beta 1,大约在首次宣布后一年。随后在1997年11月23日、1998年2月1日和1998年4月19日又发布了三个Beta版本。

  • K桌面环境1.0 :于1998年7月12日发布。KDE是一个以UNIX工作站网络为特色的桌面平台,旨在为UNIX操作系统提供一个易于使用的桌面,弥补UNIX在现代易用桌面方面的不足。UNIX在稳定性、耐用性和开放性方面表现出色,但缺乏易用桌面限制了其在办公和家庭电脑用户中的普及。KDE/UNIX是一个完全开放的计算机平台,可免费使用,包括可修改的源代码。不过,该版本使用Qt软件框架时,因Qt免费版许可证与免费软件不兼容而受到不同评价,建议使用Motif或LessTif替代。除了这一点,KDE受到了许多用户的欢迎,并进入了第一个Linux主流。
  • K桌面环境1.1 :该版本更快、更稳定,有了新的图像、背景和样式。部分模块如Konqueror pre - kfm、kpanel应用启动器和KWin pre - kwm等得到了更新。新引入的kab地址管理库和KMail重写版本kmail2以alpha版本安装,但kmail2一直处于alpha状态,最终在旧版KMail更新中完成升级。K桌面环境1.1受到了评论家的好评。同时,Trolltech为Qt准备了2.0版本,并于1999年1月28日发布了Beta版。此后,基于QD
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
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值