使用octopress在 github上建立博客


使用octopress搭建博客记录

 

说明:这篇文章原来是发在mikechen163.github.com

 

 

打算建一个博客站很久了,由于种种原因,一直没有启动。作为技术人员,把博客搭建在新浪、百度上,总感觉不专业,现在有了octopress,又是用我喜欢的ruby语言,看了介绍后,感觉这是我想要的东西。下面说一下整个过程

1.安装ruby环境

我使用的是fedora 16 linux,装在virtual box 虚拟机里面。使用1.9.3版本的ruby代码,需要先安装yaml库,执行下面的代码

wget http://pyyaml.org/download/libyaml/yaml-0.1.4.tar.gz
tar xzvf yaml-0.1.4.tar.gz 
cd yaml-0.1.4
./configure –prefix=/usr/local
make
make install

然后再从ruby官网,下载ruby源代码
wget http://ftp.ruby-lang.org/pub/ruby/1.9/ruby-1.9.3-p125.tar.gz
tar xzvf ruby-1.9.3-p125.tar.gz 
cd ruby-1.9.3-p125
./configure –prefix=/usr/local –enable-shared –disable-install-doc –with-opt-dir=/usr/local/lib 
make 
make install

安装完后,执行ruby -v
ruby 1.9.3p125 (2012-02-16) [i686-linux]

国内的用户,修改rubygems.org 为 ruby.taobao.org 进行加速。
gem sources –remove http://rubygems.org/
gem sources –add http://ruby.taobao.org/
gem sources list

2.安装git

动作很简单 yum install git -y
配置git
git config –global user.name “your name”
git config –global user.email yourname@email_server
git config –global github.user username
git config –global github.token tokenXXXXXXX

3.创建个人主页

主要参考了这篇文章,像黑客一样写博客,基本上写的还是很明白。

需要注意的几点:

  • rake deploy到 github后,要等一段时间,网站才能显示出来
  • 如果使用了中文的页面,需要把页面保存为utf-8格式,才成正常显示中文
  • 如果需要使用评论系统,需要http://disqus.com中创建一个账号,注意使用网站的短名,在_config.yml中,配置
    disqus_short_name: yourwebsite_shortname disqus_show_comment_count: true

参考文档

1.像黑客一样写博客 http://www.yangzhiping.com/tech/octopress.html
2.配置git http://help.github.com/set-your-user-name-email-and-github-token/

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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