在 Ubuntu9.04上安装openoffice 3.0

本文提供了一步一步的指南来帮助你在Ubuntu系统上安装OpenOffice 3.0版本。主要包括下载官方提供的Linux版本安装包、卸载旧版本、解压并安装新版本、以及最后安装菜单项等步骤。
安装步骤如下:

1、下载。下载页面:
http://zh.openoffice.org/new/zh_cn/downloads.html
选择“Linux(Deb)”中文版。一百多兆,花不了多少时间就完成了。

2、卸载已有的OOo2.4:
sudo apt-get autoremove openoffice.org*
这是网上的方法,本人卸载旧版本时,直接在“新立得软件管理器”中检索openoffice将相关项一次性全部卸载了。

3、解压,安装:
解压到你的Home目录中,目录里会有许多个.deb文件,你可以通过以下命令进行安装。
sudo dpkg -i ~/OOO300_m9_native_packed-1_zh-CN.9358/DEBS/*.deb
很快就将.deb包安装完成,但这还没完,你会发现在你的菜单中,还有没有OOo相关的菜单项。我们还需要进行下一步。

4、安装菜单:
一个deb包,在DEBS/desktop-integration/ 中,双击执行即可。
到此为止,OOo3.0已完全安装到你的Ubuntu系统中了。

转载原文[url]http://forum.ubuntu.org.cn/viewtopic.php?f=35&t=183255[/url]
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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