实例详解:RHEL5下实现本地YUM源的过程

本文介绍在Red Hat Enterprise Linux Server 5 (Tikanga)上通过两种方法配置YUM源的过程。一种方法是复制整个DVD内容并修改多个YUM仓库配置文件,另一种则是仅复制Server目录内容并调整特定配置项。

系统平台:Red Hat Enterprise Linux Server release 5 (Tikanga)

方法一步骤:

1、 将DVD光盘挂载到/media/cdrom中;

2、 拷贝/media/cdrom中的所有文件到/media/yum1;

3、 /etc/yum.repos.d/rhel-debuginfo.repo :

[Cluster]

name=Red Hat Enterprise Linux $releasever - $basearch - Cluster

baseurl=file:///media/yum1/Cluster

enabled=1

gpgcheck=1

gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-redhat-release

[ClusterStorage]

name=Red Hat Enterprise Linux $releasever - $basearch - ClusterStorage

baseurl=file:///media/yum1/ClusterStorage

enabled=1

gpgcheck=1

gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-redhat-release

[Server]

name=Red Hat Enterprise Linux $releasever - $basearch - Server

baseurl=file:///media/yum1/Server

enabled=1

gpgcheck=1

gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-redhat-release

[VT]

name=Red Hat Enterprise Linux $releasever - $basearch - VT

baseurl=file:///media/yum1/VT

enabled=1

gpgcheck=1

gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-redhat-release

4、/usr/lib/python2.4/site-packages/yum/yumRepo.py第411行:

remote = url + '/' + relative

改为:

remote = “/media/yum1/Server” + '/' + relative

5、yum clean all

6、yum install iptraf 测试!成功!!!

方法二步骤:

1、将DVD光盘挂载到/media/cdrom中;

2、拷贝/media/cdrom/Server中的所有文件到/media/yum2;

3、/etc/yum.repos.d/rhel-debuginfo.repo :

[Server]

name=Red Hat Enterprise Linux $releasever - $basearch - Server

baseurl=file:///media/yum2

enabled=1

gpgcheck=1

gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-redhat-release

[Server]

name=Red Hat Enterprise Linux $releasever - $basearch - Server

baseurl=file:///media/yum2

enabled=1

gpgcheck=0

这样修改也是可以的。

[Server]

name=Red Hat Enterprise Linux $releasever - $basearch - Server

baseurl=file:///media/yum2

gpgcheck=1

这样修改也是可以的。

4、/usr/lib/python2.4/site-packages/yum/yumRepo.py第411行:

remote = url + '/' + relative

改为:

remote = “/media/yum2” + '/' + relative

5、yum clean all

6、yum install iptraf 测试!成功!!!

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与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与动态响应性能。; 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与预测控制性能;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训练流程与模型预测控制器(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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值