15、Linux 命令行使用指南:虚拟控制台、终端仿真器与不同 shell 的实践

Linux 命令行使用指南:虚拟控制台、终端仿真器与不同 shell 的实践

1. Linux 启动与虚拟控制台基础

在 Linux 启动的早期阶段,可借助 KVM 设备与 GRUB 进行交互,选择不同的内核启动,或者修改启动命令以进入不同的运行级别。不过,由于 KVM 设备与计算机存在紧密的物理连接,系统管理员在启动过程中必须亲自在控制台操作,此时无法进行远程访问,只有当 SSHD 服务启动并运行后,远程访问才成为可能。

现代运行 Linux 的个人计算机和服务器通常没有可作为控制台的哑终端。Linux 一般具备多个虚拟控制台的功能,允许通过单个标准 PC 键盘和显示器进行多次登录。像 Red Hat Enterprise Linux、CentOS 和 Fedora Linux 通常会提供六到七个用于文本模式登录的虚拟控制台。若使用图形界面,在 X Window 系统启动后,第一个虚拟控制台 vc1 会成为第一个图形(GUI)会话,而 vc7 则成为第二个 GUI 会话。

每个虚拟控制台都对应一个功能键,例如 vc1 对应功能键 F1,以此类推。在物理计算机上,按住 Ctrl - Alt 键并按下 F2 可切换到 vc2;再按住 Ctrl - Alt 键并按下 F1 则可切换回 vc1,通常也就是图形桌面界面。

以下是虚拟控制台的相关操作流程:

graph LR
    A[启动 Linux 系统] --> B{是否需要交互}
    B -- 是 --> C[使用 KVM 设备与 GRUB 交互]
    B -- 否 --> D[正常启动]
    D 
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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