oeasy教您玩转linux-010110内容回顾

本文回顾了Linux的历史,介绍了主要发行版的发展,深入讲解了系统与程序的运行过程,以及常用的命令行操作技巧,包括核心命令如uname、cd、ls等,和命令行的快捷方式。

我们来回顾一下😌

我们都讲了什么?🤔

  • linux的历史⌨️
  • 各种发行版的生生灭灭
  • 系统运作的过程🖥
  • 程序运行的过程
  • 各种命令⌨️
  • 命令行技巧💡

命令Command🧐

灵魂三问

  • uname
  • cd
  • ls
  • cat
  • pwd
  • man
  • whatis
  • whereis
  • which

命令行快捷方式💡

记忆命令

快速移动

快速删除

登出系统

  • ⬆️ 上一条命令
  • ⬇️️ 下一条命令
  • ctrl+r 搜索历史命令
  • ⬅️ 向左一格
  • ➡️️ 向右一格
  • ctrl + ⬅️ 向左一个单词
  • ctrl + ➡ 向右一个单词
  • ctrl + a 直接到头
  • ctrl + e 直接到尾
  • ctrl + c 忽略当前行
  • ctrl + u 全部删除
  • ctrl + k 从光标位置删除到结尾
  • ctrl + d 登出系统log out

这就是我们最开始接触到的linux

很有趣,准备进入更好玩的游乐场吧!!!🎡

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)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,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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