25、Linux Mint:数据保留重装与MATE版使用指南

Linux Mint:数据保留重装与MATE版使用指南

1. 保留数据重装Linux Mint

Linux Mint没有官方的升级工具,用户从一个版本升级到另一个版本时,唯一的选择就是重新安装整个系统。Linux Mint的新版本每6 - 7个月发布一次,大多数版本的支持周期仅为9个月,这意味着为了保持系统更新,可能每年需要重新安装两次。不过,Linux Mint也有长期支持(LTS)版本,大约每2年发布一次,但LTS版本可能缺乏在当前机器上安装所需的硬件支持,而非LTS版本由于发布更频繁,通常包含更新的内核,能支持更新的硬件。

1.1 考虑LTS版本

LTS版本的支持周期为3年,而非LTS版本仅为9个月。如果重新安装Mint对你来说很不方便,可以考虑使用LTS版本。不过,LTS版本的内核通常较旧,最新的计算机可能与之兼容性不佳,应用程序也不是最新版本。如果这些对你不是问题,使用LTS版本意味着你不需要频繁重新安装系统。

1.2 为何没有升级工具
  • 升级过程不稳定 :从一个操作系统升级到另一个操作系统很少能顺利进行。软件仓库中有约30000个软件包,几乎不可能测试升级过程对系统中所有可能安装的软件包组合的影响。只要有一个软件包与另一个软件包冲突,整个升级过程就可能失败。
  • 企业环境需求 :在企业环境中,建议使用支持5年的LTS版本。系统管理员如果为采用Linux Mint的公司工作,使用非LTS版本会在版本过时后带来大量不必要的重新安装工作。创建一个包含预安装软件包的LTS版本部署镜像,是最佳的做法。
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验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 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、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 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线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,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RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练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工程应用技巧。
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