from today i have some of ubuntu knowledge

本文介绍如何在Ubuntu系统中调整显示器的刷新频率。首先使用命令`sudoddcprobe|grepmonitorrange`获取显示器支持的刷新频率范围,备份Xorg.conf文件以防万一。接着编辑Xorg.conf,在Monitor部分设置正确的刷新频率,在Screen部分添加所需的分辨率。

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安装 ubuntu 装完以后 调刷新频率  
方法 。首先,确保手上有显示器的相关参数 
没有说明书可查的话可以用下面这个命令查看 
代码:
sudo ddcprobe | grep monitorrange


2。备份Xorg.conf 
代码:
sudo cp /etc/X11/xorg.conf /etc/X11/xorg.conf_backup


3。添加你所需的分辨率和刷新率 

代码:
sudo gedit /etc/X11/xorg.conf


a.找到Section "Monitor" 
这里,根据你显示器的型号改好,相关的信息可以从网上或者说明书里找到,我的是这样: 

Section "Monitor" 
Identifier "Sumsang 913N" 
Option "DPMS" 
HorizSync 30-81 
VertRefresh 56-75 
(这里我就是手动输入了显示器的型号和两个刷新频率) 

b.找到下面Section "Screen" 
根据需要,我只是改了最后两项SubSection,16位深和24位深: 
SubSection "Display" 
Depth 16 
Modes "1280x1024" "1024x768" "832x624" "800x600" "720x400" "640x480" 
EndSubSection 
SubSection "Display" 
Depth 24 
Modes "1280x1024" "1024x768" "832x624" "800x600" "720x400" "640x480" 
EndSubSection 
我只是加入了原先没有的1280x1024的分辨率,要是愿意,你也可以改1,4,8,15位色深时的分辩率。保存,然后重启你的Ubuntu,应该就搞定了,还有别忘了按下显示器的AUTO键,让它自动设好最佳效果。 

这时候,你会发现桌面的壁纸需要换成1280x1024的,然后,应该没有什么问题了,enjoy it!
~$ sudo dcprobe | grep monitorrange 
sudo: dcprobe: command not found

程序 'ddcprobe' 尚未安装. 你可以通过输入下面内容安装: 

sudo apt-get install xresprobe本文转自 song8575 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/song8575/36731


内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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