48、软件编译、安装与虚拟化技术全解析

软件编译、安装与虚拟化技术全解析

1. 配置日志问题处理

配置日志 config.log 通常是一个巨大的文件,这使得定位问题的确切来源变得困难。一般的做法是先跳到 config.log 的末尾(例如在 less 中输入大写的 G ),然后向上翻页,直到找到问题所在。不过,由于 configure 会将其整个环境信息(包括输出变量、缓存变量和其他定义)都转储到文件末尾,所以末尾部分有大量的内容。因此,更好的方法是跳到末尾后,向后搜索特定字符串,如 “for more details” 或失败的 configure 输出末尾附近的其他文本片段(在 less 中可以使用 ? 命令进行反向搜索),错误很可能就在搜索结果的上方。

2. pkg-config 工具介绍
  • pkg-config 用途 :系统中存在大量第三方库,将它们存放在一个公共位置会很混乱,而分别安装又会在构建依赖这些库的软件包时产生问题。许多库现在使用 pkg-config 程序,它不仅可以告知其头文件和库的位置,还能指定编译和链接程序所需的确切标志。其语法如下:
$ pkg-config options package1 package2 ...

例如,要查找流行压缩库所需

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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