61、Linux系统存储与设备管理全解析

Linux系统存储与设备管理全解析

1. 逻辑卷管理器(LVM)简介

为了更方便地管理硬盘存储,我们可以设置系统使用逻辑卷管理器(LVM)。LVM通过创建LVM分区,并将其组织成逻辑卷,能自动分配空闲空间。逻辑卷提供了一种更灵活、强大的磁盘存储管理方式,它将物理分区组织成逻辑卷,让我们可以轻松管理磁盘空间。逻辑卷的磁盘存储被视为一个内存池,尽管该卷实际上可能包含分布在不同硬盘上的多个硬盘分区。添加新的LVM分区只会增加整个系统可访问的存储池。

1.1 LVM结构

LVM结构包含三个不同的组织级别:
- 物理卷(Physical Volumes) :这是最低级别,由使用分区创建工具(如parted或fdisk)创建的物理硬盘分区组成。分区类型可以是任何标准的Linux分区类型,如ext3或ext2。
- 逻辑组(Logical Groups,也称为Volume Groups) :物理卷被组织成逻辑组,逻辑组的操作类似于逻辑硬盘。我们可以将不同的物理卷集合分配到不同的逻辑组中。例如,假设有两个硬盘hda和hdb,上面有hda2、hda3、hdb1、hdb2和hdb3等物理卷,我们可以将其中一些分配到一个逻辑组,另一些分配到另一个逻辑组。不同逻辑组的分区可以来自不同的物理硬盘。
- 逻辑卷(Logical Volumes) :在创建了逻辑组之后,就可以创建逻辑卷。逻辑卷的功能类似于标准设置中的硬盘分区。我们可以在一个逻辑组上创建多个逻辑卷,就像在一个硬盘上可以有多个分区一样。创建逻辑卷后,我们可以使用mkfs命令在其上创建文件系统,然后使用

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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