每个极客都应该知道的Linux技巧

最新推荐文章于 2025-09-14 15:21:58 发布
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该博客主要分享Linux技巧，虽内容仅给出转载链接，但可推测围绕Linux系统操作、使用等方面的实用技巧展开，能为极客们在使用Linux系统时提供帮助。
如何查看Linux中软件包的详细信息？
网络技术联盟站
03-07 269
Linux系统的强大之处在于它的模块化和灵活性，而软件包正是这一切的基础。每个软件包都包含了程序、配置文件、依赖关系等信息，这些细节决定了软件能否正常运行。比如，你可能需要确认某个软件的版本是否最新，或者某个依赖包是否缺失，甚至想知道某个命令究竟安装到了系统的哪个角落。掌握查看软件包详细信息的方法，不仅能帮你解决问题，还能让你对系统有更深的掌控感。接下来，我们将聚焦于Linux中最常见的软件包管理工具，并逐步揭开查看软件包信息的全过程。
《每个极客都应该知道的Linux技巧》
u013648811的专栏
03-10 1410
http://blog.jobbole.com/60549/
每个极客都应该知道的Linux命令
Jason的专栏
09-12 2120
是什么区分开普通的Linux用户和超级极客的呢？很简单：用在学习那些使长时工作转变为一瞬间工作的技巧、诀窍、秘诀和技术上的时间。如果你想提高效率而又不用做这些搜集资料的跑腿活儿，那我们已经收集了50多条简单易学的Linux技巧，以帮助你更潇洒地工作，并且最大限度的利用你的电脑。开始享受吧！ 1：检查不是由你运行的程序 难度：高级 应用程序：bash（译注：UNIX或者LINUX的shell）
每个Linux 用户都应该知道的Linux技巧
chuanxifu4422的博客
03-07 853
是什么区分开普通的Linux用户和超级极客的呢？很简单：用在学习那些使长时工作转变为一瞬间工作的技巧、诀窍、秘诀和技术上的时间。如果你想提 高效率而又不用做这些搜集资料的跑腿活儿，那我们已经收集了50多条简单易学的Linux技巧，以帮助你更潇洒地工作，并且最大限度的利用你的电脑。开始 享受吧！...
每个极客都应该知道的Linux技巧（区分开普通的Linux用户和超级极客）
shifancc的专栏
10-29 3718
是什么区分开普通的Linux用户和超级极客的呢？很简单：用在学习那些使长时工作转变为一瞬间工作的技巧、诀窍、秘诀和技术上的时间。如果你想提高效率而又不用做这些搜集资料的跑腿活儿，那我们已经收集了50多条简单易学的Linux技巧，以帮助你更潇洒地工作，并且最大限度的利用你的电脑。开始享受吧！   1：检查不是由你运行的程序 难度：高级 应用程序：bash（译注：UNIX或者L
Docker基础教程（二十一）Linux Arch版安装教程：Arch+Docker=魔法？Linux极客的容器入门指南！
jxf_jxfcsdn的博客
09-14 652
本文为ArchLinux用户提供Docker深度安装指南，从内核配置到容器部署，附完整示例及下载资源，256字带你玩转容器魔法！
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08-11
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Linux 实用指令大全文档
06-25
在 Linux 系统中，基本操作指令是每个用户都需要熟练掌握的基础技能。这些指令能够帮助我们有效地管理文件和目录。 - **ols**: 用于列出当前目录下的文件和目录。通过添加不同的选项可以获取更详细的信息： - `ols...
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12-03
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DASDASDASDASD
12-03
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利用遗传算法解决课程排程问题。.zip
最新发布
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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状态估计非线性受控动力系统的线性预测器-Koopman模型预测MPC（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制（MPC）方法，用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统，利用数据驱动的方式构建Koopman观测器，实现对系统动态行为的有效建模与预测，并结合Matlab代码实现具体仿真案例，展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用，特别是面对不确定性因素时，Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC（Matlab代码实现）究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师；熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性系统的建模与预测控制设计，如机器人、航空航天、能源系统等领域；②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度；③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案，促进理论与实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分，同时可参考文中提及的其他相关技术（如卡尔曼滤波、深度学习等）进行横向对比研究，以深化对该方法优势与局限性的认识。
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