16、技术实践与设备防护:从系统部署到安全加固

技术实践与设备防护:从系统部署到安全加固

系统部署实践

在系统部署方面,我们可以通过一系列的实际操作来完成从创建自定义安装程序到更新系统的整个流程。

初始安装

当 ISO 构建完成后,我们就可以开始进行系统的初始安装了。具体步骤如下:
1. 准备启动 :使用新创建的启动介质(如 U 盘或 ISO 文件)来启动测试系统。如果是在物理硬件上安装,需要注意以下几点:
- 确保在安装过程开始前,移除驱动器上的所有先前分区,特别是 UEFI 分区。
- 在 UEFI BIOS 中,移除任何先前的安全启动条目(RESET),并将安全启动设置为 DISABLED。
- 从 USB 介质(物理硬件)或直接从 ISO 映像(虚拟机)启动系统。这是一个自动安装过程,完成(或失败)时会通知你。
2. 测试登录 :安装完成后,在控制台测试你的登录凭据。
3. 确定 IP 地址 :运行以下命令来确定新系统的 IP 地址:

$ ip addr show

确保输出显示你已成功获得 DHCP 地址,并记录该 IP 地址。
4. 测试 LAMP 栈 :在另一台机器上打开 Web 浏览器,访问上一步中找到的 IP 地址,测试 LAMP 栈。

下面是这个初始安装过程的流程图:

g
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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