8、Linux基本系统设置全解析

Linux基本系统设置全解析

1. 配置前的重要提示

在对任何配置文件进行更改之前,务必备份文件。备份时,给文件添加 .bak 扩展名,这样就能明确这是用于保存的副本。因为在修改这些文件时,几乎不可避免地会出现失误,所以备份配置文件是非常必要的。

2. 常见配置文件概述

由于无法涵盖Linux中的所有配置文件,下面将重点介绍最常见的几种配置文件:
- 主机配置文件(The hosts configuration file)
- 解析配置文件(The resolv configuration file)
- 网络脚本配置文件(The network-scripts configuration file)
- DHCP客户端配置文件(The dhclient configuration file)
- 系统控制配置文件(The sysctl configuration file)

3. 基本设置概览

Linux有多种基本设置,可通过配置文件进行定制,这些设置会影响操作系统的各个方面:
|设置类型|描述|操作命令|
| ---- | ---- | ---- |
|系统时间配置|系统时间对任务调度、日志记录和时间敏感型应用至关重要。|使用 timedatectl 命令设置系统时区、日期和时间。|
|主机名配置|主机名是网络中计算机或设备的名称。|使用 hostnamectl 命令设置主机名、静态IP地址和域名。|
|用户和组配置|用于控制对系统及其资源的访问。|使用 <

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值