Redhat Linux Bind 域名解释服务 DNS<1>

题记:心中有魔,总会伴随您一生!

不能入世,何以“出”世?


环境:Windows XP + Vmware【Redhat Linux 9】


步骤1:安装bind-devel-9.2.1-1.6.i386.rpm cahing-namserver-7.2-7.noarch.rpm

               如图:

 

               Bind  Cash-Name

 

          

步骤2:启动服务1

 

                 服务

 

启动服务2:

 

启动服务

 

NsLookUp

 

步骤3 vi /etc/named.conf

// generated by named-bootconf.pl

options {
 directory "/var/named";
 /*
  * If there is a firewall between you and nameservers you want
  * to talk to, you might need to uncomment the query-source
  * directive below.  Previous versions of BIND always asked
  * questions using port 53, but BIND 8.1 uses an unprivileged
  * port by default.
  */
 // query-source address * port 53;
};

//
// a caching only nameserver config
//
controls {
 inet 127.0.0.1 allow { localhost; } keys { rndckey; };
};
zone "." IN {
 type hint;
 file "named.ca";
};

zone "localhost" IN {
 type master;
 file "localhost.zone";
 allow-update { none; };
};

zone "0.0.127.in-addr.arpa" IN {
 type master;
 file "named.local";
 allow-update { none; };
};

include "/etc/rndc.key";

 

步骤四:localhost.zone 和named.ca 和 named.local 待续...

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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