41、Linux新闻阅读器配置与Usenet新闻处理全解析

Linux新闻阅读器配置与Usenet新闻处理全解析

1. 新闻阅读器概述

新闻阅读器是用户用于查看、存储和创建新闻文章的程序。有几种新闻阅读器已被移植到Linux系统中,下面将介绍三种最流行的新闻阅读器:tin、trn和nn的基本设置。

有一种简单有效的新闻阅读方式:

$ find /var/spool/news -name '[0-9]*' -exec cat {} \; | more

这是Unix老用户阅读新闻的方式。不过,大多数新闻阅读器要复杂得多,通常提供全屏界面,分别显示用户订阅的所有新闻组、每个新闻组中所有文章的概述以及单篇文章。许多网页浏览器也可兼作新闻阅读器,但如果想使用独立的新闻阅读器,下面将介绍如何配置trn和nn。

在新闻组层面,大多数新闻阅读器会显示文章列表,展示文章的主题行和作者。在大型新闻组中,用户很难跟踪相关文章,不过可以识别对早期文章的回复。回复通常会重复原文主题,并在前面加上“Re:”,此外,“References:”标题行应包含直接跟进文章的消息ID。按这两个标准对文章进行排序会生成小的文章簇(实际上是树状结构),称为线程。编写新闻阅读器的任务之一就是设计高效的线程处理方案,因为处理时间与文章数量的平方成正比。

2. tin新闻阅读器配置

tin是在处理线程方面最通用的新闻阅读器,由Iain Lea编写,大致仿照了早期的新闻阅读器tass(由Rich Skrenta编写)。当用户进入新闻组时,tin会进行线程处理,除非通过NNTP接收帖子,否则速度相当快。

在486

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值