VMware Workstation7.1.3 虚拟机下CENTOS5.5的安装

本文分享了在 VMware Workstation 7.1.3 虚拟机环境下安装 CentOS 5.5 的详细步骤,包括选择合适的版本、配置虚拟机参数、硬盘分区等关键操作。

     经过3天的苦心努力终于完成了VMware Workstation7.1.3 虚拟机下CENTOS5.5的安装,在这里非常感谢我的铁子phl,在这里的帮我搞定中文版centos5.5及FTP等相关插件的安装;

     这几天,找了很多网上的资料对此系统的安装,都未作详细介绍,再此,我将我的收获,共享给大家,欢迎朋友们,一起研究、一起学习;

以下是在安装过程中,重要的问题:

 

1)安装虚拟机,我就不做过多的介绍了,很简单,基本网上的资料都能满足,而且非常的准确,下载地址也很多,但我建议到官方下载(www.vmware.com);

2)下载centos5.5,这个到官方网站(www.centos.org)就可以下载到了,有32位的、64位的,请看好一般四核心以上,均可以安装64位的,双核心的电脑建议安装32位的;

3)在安装玩虚拟机后,创建一个新的虚拟机向导,注意此环节一定要注意如图1

 的选项,否则在安装中,你会遇到很多问题;

4)在CD/DVD插入镜像后,打开虚拟机电源,一直按DELETE键

5)安装过程硬盘分区这块要额外注意:【1】选择自定义如图2

 

                                                     【2】进入下一个界面如图3

  新建主分区 选择类型为swap 如图4

 

                                                     【3】选择主分区 硬盘空间 我这里设置的500G 如图5

  点击raid 如图6

  主硬盘设置完毕

                                                     【4】我设置了3个硬盘 主硬盘完毕 其余2快硬盘 选择类型为ext3 如图7

 第二块 挂载在/       第三块硬盘挂载自己随便起一个文件名字我这里为/third  如图8

 

以上硬盘分区完毕 如图9

 

6)后面接下来,你按照自己的意愿去做就OK了

 

装完后,你会发现你的系统看着很爽,干活都有激情了。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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