windows与ubuntu 11.04虚拟机共享文件目录的方法

本文详细介绍了如何在VMware虚拟机中将Windows与Ubuntu11.04进行文件目录共享,包括设置步骤和可能遇到的问题解决方法。

windows与ubuntu 11.04虚拟机共享文件目录的方法
1.点击vmware中ubuntu的setting选项,在Hardware选项卡中,点击‘Network Adapter’,在右侧的'Network connection'中,选择‘Host-only’;请查看hardware_tabs.jpg

 

2.在Options选项卡中选择‘Shared Folders’,在右侧面板中选择'Always enabled',并在下方‘Folders’中设置要共享的文件夹即可。请查看options_tabs.jpg

 

P.S. 在此处设置后,就无法上网,需将‘Network Adapter’修改回原设置即可

 

另外一中设置方法,可参考如下链接

http://ecloud.chinaunix.com/space.php?uid=23085164&do=blog&id=109277

但在设置共享时,有可能需要下载一个更新,点下载即可。

 

20110713补充:

也可参考http://williamwhe.blog.51cto.com/720802/145395

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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