SSH key

本文详细介绍如何为Git生成SSH密钥,包括检查已有SSH Key、创建新的SSH Key及将其复制到剪切板的方法。

最为一名开发人员,git必然是我们必需要掌握的一门技能。关于git的原理,我就不去写了。一方面我没那么大的能耐另一方面网上详细的介绍也有很多。这里推荐一篇博客廖雪峰,讲解的很详细。

这里主要讲解一下如何生成SSH keys。以便以后自己忘了可以来看一看

1.需要检查你的系统只是否已经有了SSH key:

cat ~/.ssh/id_rsa.pub

如果返回了一长串的字符,说明你已经有了SSH key就不用再生成了

2.生成一个新的SSH key

ssh-keygen -t rsa -C "email@email.com"

接下来系统会要求你输入SSH Key的存储路径和密码(我一般都不填)

3.生成了SSH key之后可以运行步骤一的命令去查看一下

4.复制SSH key到剪切板

pbcopy < ~/.ssh/id_rsa.pub

更详细的介绍可以去这里查看

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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