Linux Fedora 8中yum设置的点点滴滴(转)

本文指导如何设置Linux系统的软件包更新源,包括添加Livna源、安装fastestmirror插件及配置yum更新策略等步骤,确保系统能快速稳定地获取最新软件包。
现在设置源吧,首先你要google一下livna的源,把 它加进去 。如下:

su
Password:
# rpm -ivh http://rpm.livna.org/livna-release-8.rpm

安装fastestmirror插件。

yum install yum-fastestmirror

好了,该到设置yum了:

gedit /etc/yum/yum-updatesd.conf

其配置如下:

[main]
# how often to check for new updates (in seconds)
run_interval = 604800

#多久检查更新,我设置成了7天

# how often to allow checking on request (in seconds)
updaterefresh = 600
#更新刷新周期,这个是为了避免服务器负担太重,建议保持默认,或者设置大点。

# how to send notifications (valid: dbus, email, syslog)
emit_via = dbus
# should we listen via dbus to give out update information/check for
# new updates
dbus_listener = yes
#以下三项为:是否自动安装更新,是否自动下载更新,是否自动下载依赖,建议全部设置成no,否则系统会在后台自动更新,导致前台的所有安装和更新程序被锁死。

# automatically install updates
do_update = no
# automatically download updates
do_download = no
# automatically download deps of updates
do_download_deps = no

设置fastestmirror

默认的fastestmirror并不是每次都能找到最快的源。

要进行一点算是优化的设置:

gedit /etc/yum/pluginconf.d/fastestmirror.conf

配置如下:

[main]
enabled=1
verbose=0
socket_timeout=1
hostfilepath=/var/cache/yum/timedhosts.txt
maxhostfileage=1

#设置成1,即每一天刷新一次镜像的速度

maxthreads=15
#exclude=.gov, facebook

做了如上设置后也许你还是连不上最快的镜像,这时就要RP和刷新了

yum clean all

这样可以清除镜像的记录,让yum重新刷新
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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