15、Linux 命令行使用指南

Linux 命令行使用指南

1. Linux 启动与虚拟控制台

在 Linux 启动过程的早期阶段,可与 GRUB 进行交互,选择不同的内核进行启动,或修改启动命令以进入不同的运行级别。由于 KVM 设备与计算机有紧密的物理连接,系统管理员在启动过程中必须亲自在控制台操作,才能与计算机进行交互。在启动过程中,系统管理员无法进行远程访问,只有当 SSHD 服务启动并运行后,远程访问才可用。

现代运行 Linux 的个人计算机和服务器通常没有可作为控制台的哑终端。Linux 通常提供多个虚拟控制台的功能,允许通过一个标准的 PC 键盘和显示器进行多次登录。Red Hat Enterprise Linux、CentOS 和 Fedora Linux 通常提供六到七个用于文本模式登录的虚拟控制台。如果使用图形界面,在 X Window 系统启动后,第一个虚拟控制台 vc1 将成为第一个图形(GUI)会话,vc7 将成为第二个 GUI 会话。

每个虚拟控制台都分配给一个与控制台编号对应的功能键。例如,vc1 分配给功能键 F1,依此类推。在物理计算机上,按下 Ctrl - Alt 键并按 F2 可切换到 vc2,按下 Ctrl - Alt 键并按 F1 可切换到 vc1,通常是图形桌面界面。

以下是虚拟控制台的切换流程:

graph LR
    A[物理计算机] -->|Ctrl - Alt - F2| B(vc2)
    A -->|Ctrl - Alt - F1| C(vc1 - 图形桌面)

虚拟控制台提供了一种使用单个物理系统控

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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