ubuntu的brainstorm

Ubuntu创意功能探讨
最新推荐文章于 2020-09-30 21:30:08 发布
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#Ubuntu

本文讨论了Ubuntu系统的一些有趣创意，包括右键菜单增加打印、挂载及命令行操作等功能，这些想法反映了用户对于提高系统实用性的共同期待。

这里 有一些关于ubuntu很有意思的创意：brainstorm ubunu，比如在右键添加打印、挂载、命令行等，原来大家的想法都是一样的

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Ubuntu LiveUSB
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linux常用网站、资源、发行版、开源项目
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常用官方网站： 位于 Linux Online 的 Linux 主站：http://www.linux.org/ linuxfoundation官方网站： http://www.linuxfoundation.org/ GNU官方网站： http://www.gnu.org/ linux.com http://www.linux.com Linux的内核 http://w
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onenote2016_如何在Microsoft OneNote 2016中共享笔记本
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NAME="UGOS" VERSION="22.03-SNAPSHOT" ID="ugos" ID_LIKE="ugreen nas os" PRETTY_NAME="UGOS 22.03-SNAPSHOT" VERSION_ID="22.03-snapshot" HOME_URL="https://www.lulian.cn" CODE_VERSION="03b3785dd04141798e4ae9633d2f8600a18eea5b" BUILD_ID="V4.2.0.1150" BUILD_TIME="20240410.161148" NAS_BOARD="x86/64" NAS_ARCH="x86_64" NAS_TAINTS="no-all glibc busybox override" NAS_DEVICE_MANUFACTURER="UGREEN" NAS_DEVICE_MANUFACTURER_URL="https://www.lulian.cn" NAS_DEVICE_PRODUCT="X86_OP_ALL" NAS_DEVICE_REVISION="v0" NAS_RELEASE="UGOS 22.03-SNAPSHOT r0-2b3587a9" UGOS是什么linux系统？
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【Linux日志审计完整流程】：合规性要求与审计技巧，必备知识！
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这个是什么问题 zhihonghe@14b254839176:/data/be220_bcm_repo_v2/Iplatform/build$ make PRODUCT_NAME=be220v1 iplatform_prep /bin/sh: 1: cannot create optionResult: Permission denied grep: optionResult: No such file or directory rm: cannot remove 'optionResult': No such file or directory Makefile:117: *** "openssl does not support zlib!". Stop.
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我在麒麟机上安装了notebook,执行jupyter notebook报错，command not found
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内容概要：本文档围绕“四杆机构分析”展开，介绍了一种基于给定系统几何参数执行四杆机构运动学分析的研究方法，并提供了完整的Matlab代码实现。四杆机构作为机械系统中的经典【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）连杆机构，其运动特性分析在自动化、机器人、车辆工程等领域具有重要应用价值。文档内容涵盖机构的位置、速度和加速度分析，通过矢量闭环法建立数学模型，利用Matlab进行数值计算与可视化仿真，帮助用户理解机构的运动规律。此外，文档还展示了代码的模块化结构，便于扩展至其他连杆机构分析。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和机械原理知识的本科高年级学生、研究生及从事机械系统仿真与设计的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握四杆机构的运动学建模方法；②学习如何使用Matlab实现机构的位姿分析与动态仿真；③为后续复杂机构设计与机器人运动学研究打下基础；④适用于课程设计、科研项目或工程验证中的机构分析任务。; 阅读建议：建议读者结合机械原理教材中的四杆机构理论，逐步调试Matlab代码，观察各参数变化对机构运动的影响，并尝试修改几何参数或扩展至多连杆系统，以加深对运动学分析的理解。
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内容概要：本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案，采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对多源传感器数据进行融合处理，最终输出目标的滤波后位置信息，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性，尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境，如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，EKF作为多传感器的融合算法，最终输出目标的滤波位置（Matlab代码实现）机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建，以及EKF算法的具体实现步骤，具有较强的工程实践价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法；②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发；③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑，可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性，并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
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