fedora11 samba安装

本文记录了从Samba 3.3.2升级到3.4.2的过程,包括使用yum命令安装system-config-samba和libtalloc等必要组件,并验证smb和nmb服务是否成功启动。

[root@localhost init.d]# rpm -qa|grep samba
samba-common-3.3.2-0.33.fc11.i586
samba-client-3.3.2-0.33.fc11.i586
samba-winbind-3.3.2-0.33.fc11.i586
#yum install system-config-samba #这条是和别人对比 发现我没有的包 然后自动设定为升级安装 其他到包都更新到了3.4
安装完后检查了 安装包应该是
[root@localhost init.d]# rpm -qa|grep samba
samba-3.4.2-0.42.fc11.i586
samba-client-3.4.2-0.42.fc11.i586
samba-winbind-3.4.2-0.42.fc11.i586
system-config-samba-1.2.76-1.fc11.noarch
samba-common-3.4.2-0.42.fc11.i586

#yum install libtalloc #网上看有了文章 说升级到3.4 就必须装libtaloc 1.3.1这个包 否则会出问题的 于是安装

安装完成后 检查 /etc/rc.d/init.d 有了 smb 和nmb 这两个文件。
#service smb start
#service nmb start
终于启动成功

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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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