11、Linux RPM 包构建与文件系统层级标准详解

Linux RPM 包构建与文件系统层级标准详解

一、RPM 包构建相关
  1. RPM 宏定义
    • %files 宏 :该宏用于列出想要包含在 RPM 包中的文件列表,需列出文件的完整路径名。
    • %config 宏 :用于列出配置文件,这些文件会被放置在 /etc 目录下。
    • %doc 宏 :用于指定文档文件,如 README 文件,会被放置在 /usr/doc 目录下以软件名、版本和发布号命名的子目录中。
      示例如下:
Summary: bookrec program to manage book records
Name: bookrec
Version: 1.0
Release: 2
Copyright: GPL
Group: Applications/Database
Source: /root/rpmc/bookrec-1.0.tar.gz
%description
This program manages book records by title, providing price information
%prep
%setup
%build
make RPM_OPT_FLAGS="$RPM_OPT_FLAGS"
%install
install
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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