PPStream推出Linux版了

本文介绍了PPSLinux版本的安装步骤及所需辅助软件:QT库4.4.0以上版本、libFuse库2.7.2以上版本、Mplayer1.0rc2以上版本及其视频解码器。推荐使用apt-get进行安装。

http://www.pps.tv/about/6/364.html

安装PPS Linux版本前需要先安装以下辅助软件:
* QT库, 4.4.0及以上版本
* libFuse库, 2.7.2及以上版本
* Mplayer, 1.0rc2及以上版本
* MPlayer视频解码器: MPlayer Essential Codec Pack(http://www.mplayerhq.hu/MPlayer/releases/codecs/essential-20071007.tar.bz2 )

推荐使用apt-get方式安装: sudo apt-get install libqt4-core libqt4-dbus libqt4-gui libqt4-network libqt4-webkit libqt4-xml libfuse2 mplayer

安装PPS:
sudo dpkg -i ppstream_1.0.0-1_i386.deb

自己在Ubuntu10.04上安装很顺利,真好。

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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