1、Linux:开源操作系统的崛起与应用指南

Linux:开源操作系统的崛起与应用指南

1. Linux 概述与优势

在当今操作系统的领域中,Linux 常常被一些人质疑。他们将 Linux 与 Windows 和 MacOS 等更具影响力的系统相比较,认为 Linux 速度慢、外观差,且不便于用户使用,即使是编程高手也会觉得操作困难。然而,Linux 的设计初衷并非追求华丽的界面和简单的操作。与其他操作系统提供大量花哨的选项和应用不同,Linux 以简洁直接的方式运行,专注于高效地完成任务。

Linux 是一个社区共同努力的成果,没有商业巨头试图从中谋取暴利。每个人都能自由地使用相同的资源,你使用 Linux 的方式决定了它与其他系统的不同。尽管掌握 Linux 有一定难度,但任何技能的掌握都需要付出努力和专注。而且,Linux 系统的维护并不复杂,相关命令直观准确,即使是大型服务器系统,也很少需要专业人员的帮助。随着不断发展,Linux 正逐渐成为其他知名公司操作系统的有力竞争对手。

2. Linux 的历史背景

2.1 Linux 的诞生与发展

Linux 是由 Linus Torvalds 与其他一些贡献者共同开发的内核或操作系统。1991 年 9 月,Linux 首次公开发布。在当时,微软的 Windows 操作系统需要用户付费,而 Linux 作为开源软件,程序员可以根据自己的需求对其进行定制、创建自己的操作系统。Linux 操作系统的代码主要用 C 语言编写。如今,有数百种操作系统使用 Linux 内核,其中最受欢迎的包括 Ubuntu、Debian、Fedora 和 Knoppix 等,并且每年都有新的基于 Linux 内核的操作系统出现。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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