Linux jdk环境配置

本文介绍如何在Linux系统中配置环境变量和路径变量,包括设置PATH、JAVA_HOME等关键环境变量的方法。通过shell脚本实现路径管理和核心参数的设定,确保系统能够正确地识别和调用应用程序。
xml 代码
  1. # /etc/profile   
  2.   
  3. # System wide environment and startup programs, for login setup   
  4. # Functions and aliases go in /etc/bashrc   
  5.   
  6. pathmunge () {   
  7.     if ! echo $PATH | /bin/egrep -q "(^|:)$1($|:)" ; then   
  8.        if [ "$2" = "after" ] ; then   
  9.           PATH=$PATH:$1   
  10.        else   
  11.           PATH=$1:$PATH   
  12.        fi   
  13.     fi   
  14. }   
  15.   
  16. # Path manipulation   
  17. if [ `id -u` = 0 ]; then   
  18.     pathmunge /sbin   
  19.     pathmunge /usr/sbin   
  20.     pathmunge /usr/local/sbin   
  21. fi   
  22.   
  23. pathmunge /usr/X11R6/bin after   
  24.   
  25. unset pathmunge   
  26.   
  27. # No core files by default   
  28. ulimit -S -c 0 > /dev/null 2>&1   
  29.   
  30. USER="`id -un`"  
  31. LOGNAME=$USER   
  32. MAIL="/var/spool/mail/$USER"  
  33.   
  34. HOSTNAME=`/bin/hostname`   
  35. HISTSIZE=1000  
  36.   
  37. if [ -z "$INPUTRC" -a ! -f "$HOME/.inputrc" ]; then   
  38.     INPUTRC=/etc/inputrc   
  39. fi   
  40.   
  41. export PATH USER LOGNAME MAIL HOSTNAME HISTSIZE INPUTRC   
  42.   
  43. for i in /etc/profile.d/*.sh ; do   
  44.     if [ -r "$i" ]; then   
  45.         . $i   
  46.     fi   
  47. done   
  48.   
  49. unset i   
  50.   
  51.   
  52. export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.5.0   
  53. export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib   
  54. export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH   
  55. export TOMCAT_HOME=/opt/tomcat5.0   
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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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