43、RHCSA 相关实验与模拟考试内容解析

RHCSA实验与模拟考试解析

RHCSA 相关实验与模拟考试内容解析

1. SELinux 相关实验

1.1 添加目录到策略数据库

要确保新的上下文在目录层次结构中持久存在,可以使用 semanage 命令将 /tmp/d1 添加到策略数据库。操作步骤如下:

semanage fcontext -a -t <context_type> "/tmp/d1(/.*)?"
restorecon -Rv /tmp/d1

其中 <context_type> 是你要为 /tmp/d1 设置的上下文类型。

1.2 网络端口添加到策略数据库

作为 server10 上具有 sudo 权限的 user1 ,使用 semanage 命令将网络端口 9001 添加到 SELinux 策略数据库,用于安全的 HTTP 服务,并验证添加结果。操作步骤如下:
1. 添加端口到策略数据库:

sudo semanage port -a -t http_port_t -p tcp 9001
  1. 验证端口是否添加成功:

                
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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