tcpdump

本文介绍了tcpdump这一流行的网络诊断工具,详细解释了其如何捕获并打印TCP包头,以及如何设置过滤条件来满足特定需求。文章还列举了一些常用的选项参数,如将网络地址转换为名称、指定抓包数量、输出匹配代码等。
tcpdump

Another popular diagnostic tool is tcpdump. This utility will print, or dump, the TCP packer headers matching the criteria it is given. It has several options you may find useful. Some of the more commonly used options are given here:

  • -a: Attempts to convert network addresses to names.

  • -c: Ends after receiving the designated number of packets.

  • -d: Dumps the compiled packet-matching code in a human readable form to standard output and stops.

  • -dd: Dumps packet-matching code as a C program fragment.

  • -ddd: Dumps packet-matching code as decimal numbers.

  • -F: Uses the designated file as input for the filter expression.

  • -i: Listens on a particular interface.

  • -n: Don’t convert host addresses to names.

  • -p: Don’t put the interface into promiscuous mode.

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。
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