5、Linux静态库安装指南:原理、步骤与实践

Linux静态库安装指南:原理、步骤与实践

1. 动态链接与静态链接的原理及选择原因

动态链接具有显著的空间节省优势。例如,当 ls rm 使用相同的库时,它们可以从同一个文件获取代码,在内存中也共享相同的代码,而不是加载重复的代码到内存,这样既节省了硬盘空间,也节省了宝贵的RAM。

然而,在进入全新但不完整的LFS环境时,动态库可能无法使用,因为它们位于旧目录树(如 /usr/lib )中,在LFS根目录( $LFS )内无法访问。所以,为了让新程序在 chroot 环境中运行,需要在构建库时进行静态链接。这就是在安装过程中使用 --enable-static-link --disable-shared -static 等标志的原因。后续会构建系统库 glibc ,并重新构建之前静态链接的程序,改为动态链接以节省空间。

2. 创建$LFS/static目录

为避免临时文件污染LFS分区,所有安装内容将放在 $LFS/static 目录下。创建该目录的命令如下:

mkdir $LFS/static

你可以将之前下载的包移动到 $LFS/static 目录,还可以创建子目录 $LFS/stati

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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