2、安装 Linux:从入门到精通

安装 Linux:从入门到精通

1. 引言

近年来,Linux 作为服务器和桌面计算平台的首选操作系统,其采用率显著上升。从企业级服务器、大规模云基础设施到个人工作站和小型家用设备,Linux 已成为广泛应用的常用平台。

2. 技术要求

在安装 Linux 过程中,会用到以下平台和技术:
| 类别 | 详情 |
| ---- | ---- |
| Linux 发行版 | Ubuntu |
| VM 虚拟机管理程序 | Oracle VM VirtualBox、VMware Workstation Player 和 Hyper - V |
| VM 主机平台 | Windows 11(同样适用于 macOS) |

3. 认识 Linux 操作系统

Linux 是一个相对较新的操作系统,由芬兰赫尔辛基的计算机科学学生 Linus Torvalds 于 1991 年创建。最初,它作为一个免费开源平台发布,禁止商业再分发,1992 年采用了 GNU 通用公共许可(GPL)模式,这一举措促使其被开发者社区和商业企业广泛采用。自由软件基金会社区通常将 Linux 操作系统称为 GNU/Linux,以强调 GNU 对自由软件的重要性。

Linux 最初是为基于 Intel x86 处理器的计算机架构设计的,后来被移植到各种平台,成为目前最流行的操作系统之一。它的诞生可视为 Unix 强大商业操作系统的开源替代方案的起源,Unix 是 1969 年由 Ken Thompson 和 Dennis Ritchie 在 AT&T 贝尔实验室开发的商业级操作系统。

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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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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