26、Linux Mint不同版本使用指南:MATE与KDE版深度解析

Linux Mint不同版本使用指南:MATE与KDE版深度解析

1. MATE版Linux Mint的使用

MATE版Linux Mint与Cinnamon版在文件管理器上有所不同。Cinnamon版使用Nemo文件管理器,而MATE版采用Caja文件管理器。虽然它们是不同的程序,但基本用法相同,都可以用于浏览文件系统、重命名和删除文件等操作。

1.1 应用程序启动

MATE的应用程序启动器和Cinnamon有较大差异,它主要由四个部分组成:
- Places :位于窗口左上角,列出了如计算机、主文件夹、网络、桌面和回收站等文件系统位置。点击这些项目会打开Caja文件管理器并显示所选项目的内容。
- System :在Places部分下方,可快速管理软件、访问控制中心、打开终端和结束会话。
- Applications :窗口中间部分,已安装的应用程序按类别分类,如互联网、办公、声音与视频等。最上面的“All”类别会以列表形式显示所有已安装的应用程序。浏览不同类别时,窗口右侧会显示该类别下的应用程序。
- Favorites :在启动器右上角有一个按钮,可在Applications和Favorites之间切换。添加应用程序到收藏夹的方法是在菜单中找到该应用程序,右键点击并选择“Show in my favorites”;从收藏夹移除应用程序则切换到Favorites视图,右键点击应用程序并选择“Remove from favorites”。

运行中的应用程序会在屏幕

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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