在X61上vmware6.5.2成功安装iatkos_v7

本文详细介绍如何在兼容模式的硬件上安装Mac OS系统,并解决安装过程中遇到的问题,包括BIOS设置、启动项配置、分区格式化等步骤,以及解决配置界面卡顿的方法。
安装:



一、开机,进入bios,将硬盘的模式改成achi(因为之前安装的xp是使用了兼容模式的)

二、重启,按F12,选择光驱,运行

三、出现一些话,按F8。出现boot提示符,输入 -v -x -f cpus=1
busratio=20

四、引导成功,进入mac安装界面,使用工具,对那个主区格式化,记得选mac支持的格式。mount该区

五、定制界面:采用以下配置



1,smbios drivers(只要选一项): smbios for x86中的applesmbios-28 (它的前一项smbios enables取消选择!)
2,acpi(选前两个选项stock acpi modified, x86acpi,最后那个acip driver不选!)
3,disable取消选择!

4,键盘选择apple for ps2

5,OHR

6,speedstep 两个都选

7,驱动:

显卡:使用NVkush

系统:SATA(achi sata)

laptop battery

ntfs-3g

声卡:默认

8,不选9.5 voodoo

9,appledecrypt



安装成功,进入系统

---------------------------------------------------
2.卡在欢迎后配置界面(do you own a mac或transfor问题)F8 -s busratio=20后输入
/sbin/fsck -fy
/sbin/mount -uw /
sudo passwd root
touch /var/db/.AppleSetupDone
reboot
passwd //修改一下root密码
//功能是跳过配置向导
修改一下root密码


网络配置
ipconfig set en1 DHCP (是ipconfig,不是ifconfig)
ifconfig en1 down
ifconfig en1 up
你用执行一下ifconfig,我看下输出
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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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