23、深入理解静态库与共享库:原理、应用与对比

深入理解静态库与共享库:原理、应用与对比

1. 解决共享库搜索难题

在使用新创建的共享库时,可能会遇到搜索困难的问题。可以通过修改 LD_LIBRARY_PATH 变量来包含当前目录,使用 $PWD 这个 shell 变量实现。

1.1 修改 LD_LIBRARY_PATH

$ LD_LIBRARY_PATH=$PWD
$ export LD_LIBRARY_PATH
$ ldd ./getuid
./getuid:
        libshared.so => /home/me/myproject/libshared.so (0x28063000)
        libstdc++.so.2 => /usr/lib/libstdc++.so.2 (0x28065000)
        libc.so.3 => /usr/lib/libc.so.3 (0x2809c000)
        libm.so.2 => /usr/lib/libm.so.2 (0x2811d000)

修改 LD_LIBRARY_PATH 后,动态加载器就能定位到共享库文件 libshared.so 。如果 LD_LIBRARY_PATH 变量中已经包含了其他目录,更好的做法是:

$ LD_LIBRARY_PATH=$LD
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
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