39、Mac 网络高级设置与故障排查指南

Mac 网络高级设置与故障排查指南

1. 配置网络位置

1.1 前提条件

  • 已创建本地管理员和标准用户 Johnny Appleseed 账户。
  • 通过 Wi-Fi 或以太网连接到支持 DHCP 且可访问互联网的网络。
  • 获取网络的静态 IP 地址、子网掩码、路由器和 DNS 服务器信息。
  • 可访问至少一个未连接的可用 Wi-Fi 网络。

1.2 检查 DHCP 配置

  1. 以 Johnny Appleseed 身份登录。
  2. 打开网络偏好设置。
  3. 点击锁图标,以本地管理员身份验证。
  4. 选择主要网络服务。
  5. 在网络偏好设置面板右侧,确认已连接到具有有效 IPv4 地址的 Wi-Fi 网络。

1.3 创建基于 DHCP 的网络位置

  1. 从“位置”菜单中选择“编辑位置”。
  2. 点击“位置”列表下方的“添加 (+)”按钮创建新位置。
  3. 将新位置命名为“Dynamic”。
  4. 点击“完成”。
  5. 必要时,从“位置”菜单中选择新的“Dynamic”位置。
  6. 点击“应用”。

1.4 创建静态网络位置

若有能力分配静态 IP 地址,可按以下步骤操作:
1. 从“位置”菜单中选择“编辑位置”,然后选择“Dynamic”位置。
2. 从“操作

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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