4、探索Ubuntu Server:从树莓派安装到用户管理

探索Ubuntu Server:从树莓派安装到用户管理

1. 在树莓派上安装Ubuntu Server

树莓派平台在行业中已成为非常有价值的资产和实用的服务器平台。这些小型计算机如今拥有四核处理器和高达8GB的内存,能效极高,性能也不错,完全可以将其转变为真正的服务器。

1.1 下载Ubuntu Server镜像

Ubuntu Server适用于树莓派2、3和4型号。要开始安装,只需访问树莓派版Ubuntu的官方下载页面: https://ubuntu.com/download/raspberry-pi 。在该页面上,会看到多个可供下载的树莓派版本列表。通常,下载与你所拥有的树莓派类型匹配的版本,如果有64位版本则优先选择(树莓派2只有32位选项)。

1.2 部署Ubuntu Server到SD卡

下载的树莓派版本将以压缩镜像的形式提供,可以直接写入SD卡。具体操作步骤如下:
1. 打开之前下载的Etcher工具。
2. 点击“Flash from file”。
3. 选择之前下载的文件并点击“Open”。
4. 将用于Ubuntu Server的SD卡插入计算机。Etcher会完全擦除SD卡,所以请确保卡上没有你需要的数据。如果计算机没有SD卡插槽,可以使用USB读卡器。若未自动选择正确的设备,可以点击“Select target”选择要使用的SD卡,然后点击“Continue”。
5. 选择好镜像文件和目标SD卡后,点击“Flash!”开始写入镜像。这个

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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