27、Linux 打印与程序编译全攻略

Linux 打印与程序编译全攻略

1. 向打印机发送打印任务

在类 Unix 系统中,CUPS 打印套件支持两种历史悠久的打印方法。一种是 Berkeley 或 LPD 方法(用于 Unix 的 Berkeley 软件发行版),使用 lpr 程序;另一种是 SysV 方法(来自 Unix 的 System V 版本),使用 lp 程序。这两个程序的功能大致相同,选择哪一个取决于个人喜好。

1.1 lpr - 打印文件(Berkeley 风格)

lpr 程序可用于将文件发送到打印机,它也可以在管道中使用,因为它接受标准输入。例如,要打印多列目录列表的结果,可以这样操作:

[me@linuxbox ~]$ ls /usr/bin | pr -3 | lpr

此报告将发送到系统的默认打印机。若要将文件发送到其他打印机,可以使用 -P 选项,如下所示:

lpr -P printer_name

其中 printer_name 是所需打印机的名称。若要查看系统已知的打印机列表,可以使用以下命令:

[me@linuxbox ~]$ lpstat -a

注意:许多 Linu

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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