1、开启 Linux 之旅:基础知识与入门指南

开启 Linux 之旅:基础知识与入门指南

Linux 系统管理对于不同的人而言有着不同的含义。在本文中,管理指的是 Linux 系统管理员为管理和支持用户、维护系统健康、实施安全最佳实践、安装软件以及执行日常维护任务而必须采取的日常操作。下面将详细介绍 Linux 安装、初始设置以及使用简单 shell 命令进行系统探索的相关内容。

安装 Linux

每个 Linux 系统管理员首先要掌握的技能之一就是如何安装 Linux。虽然安装 Linux 没有唯一正确的方法,但遵循一些指导原则和建议可以让你在满足用户不断变化的需求时更加轻松。

为安装 Linux 准备系统

如果你是首次安装 Linux,建议将其安装到虚拟机(VM)中。这样,你无需专门为学习系统配备一台完整的硬件设备,也不会因尝试在当前系统并行安装 Linux 以创建多引导计算机而导致系统无法运行(设置多引导是一个更高级的概念,不在本文讨论范围内)。

若你尚未安装虚拟化软件,一个不错的选择是下载并安装最新版本的 VirtualBox。VirtualBox 能让你的计算机充当 VM 主机系统,你可以在其中安装诸如 Linux 等虚拟来宾系统,使其成为一个独立运行的计算机系统。VirtualBox 可在多种主机操作系统(OS)上运行,并支持包括 Linux 在内的多种来宾操作系统。主机 OS 和来宾 OS 可以不同,你的计算机(主机 OS)可以是基于 Windows、Mac 或 Linux 的系统,但可以通过 VirtualBox VMs 安装来宾 Linux 系统。

下载并安装 Linux

接下来,你需要选择一个 Linux 发行版(di

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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