myKali

本文详细介绍了如何在Kali Linux 2.0.0x64系统中进行桌面背景修改、root密码设置、hostname更改、系统语言切换、中文输入法安装、SublimeChrome安装、用户添加与权限设置等个性化配置操作。

Kali Linux 2.0.0 x64

https://www.kali.org/

 

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myKali

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1.修改桌面背景

2.修改root密码为 rdjr___IS___6

3.修改hostname为 Debian.RI

4.切换系统语言为 汉语

5.安装 中文输入法

6.安装 sublime chrome

7.添加用户 ch3cooh,设置密码为 git___s,并给予sudo权限

 

登录用户ch3cooh

h.修改屏保壁纸

i.安装 sublime 的中文输入框

j.初始化chrome 并设为默认浏览器

k.切换系统语言为 英语

l.删除 ~ 目录下所有中文名的文件夹

 

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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