云服务器预装CentOS操作系统后把数据盘挂载到单一目录

本文详细介绍了如何使用Root用户在Linux环境下进行磁盘分区,包括使用fdisk工具创建分区、设置为主分区,以及如何通过mkfs.ext4命令建立ext4文件系统。此外,还介绍了如何将新建分区挂载至指定目录,并在/etc/fstab中添加记录以实现开机自动挂载。

使用Root用户运行命令:

fdisk /dev/sdb

输入n增加分区
输入p类型设置为:主分区
输入1分区编号设置为1
回车 为默认大小
回车 为默认 大小

输入w 写入分区表

然后:
mkfs.ext4 /dev/sdb1 建立文件系统

假如要挂载到 /www
输 cd / 进入根目录
再 mkdir www 建立 /www目录
然后
mount /dev/sdb1 /www 挂载

挂载后,要设置重启后仍自动挂载,要编辑 /etc/fstab 文件
(编辑 /etc/fstab 时注意不要写错,写错了重启后可能就起不来)
输 vi /etc/fstab
光标移到结尾处
再按键盘上的insert键切换成插入模式
再回车后加一行 /dev/sdb1 /www ext4 defaults 0 0
再 ctrl+C切到vi命令行 再输 :w 写入
再输 :quit 退出
再reboot重启

原文链接:http://www.yeidc.net/style/info/shownews.asp?id=1

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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