65、Linux系统启动与网络管理全解析

Linux系统启动与网络管理全解析

1. 启动加载器配置

在使用GRUB或LILO等启动加载器时,可对系统进行配置,以启动任意已安装的内核。当安装新内核版本时,只需在启动加载器配置文件中添加新条目,就能使用之前的任何内核。每次启动时,启动加载器会列出可供选择的内核列表。

例如,可以同时安装内核的开发版本、当前稳定版本以及保留旧版本。在每个条目的映像行中,需指定内核的文件名。以下是GRUB配置的示例:

# grub.conf generated by anaconda
#
#boot=/dev/hda
default=0
timeout=30
splashimage=(hd0,2)/boot/grub/splash.xpm.gz
title New Linux (2.4.22-1)
   root (hd0,2)
   kernel /boot/vmlinuz-2.4.22-1 ro root=/dev/hda3 hdc=ide-scsi
   initrd /boot/initrd-2.4.22-1.img
title  Old Linux (2.4.18-4)
   root (hd0,2)
   kernel /boot/vmlinuz-2.4.18-4 ro root=/dev/hda3 hdc=ide-scsi
   initrd /boot/initrd-2.4.18-4.img
title Windows XP
   rootnoverify (hd0,0)
   imakeactive
   chainloader +1

这个配置文件中包含了两个Linux内核(

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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