Fedora17升级至18

Fedora18已于昨日正式发布,fc17网络升级至18方式如下:


1.安装fedup

[root@localhost ~]# yum install fedup


2.升级

[root@localhost ~]# fedup-cli --network 18 --debuglog fedupdebug.log


下载包过程中,若出现下载失败,可以自己goole搜索对应rpm包,放到

/var/tmp/fedora-upgrade/default-installrepo/packages/

然后在执行一次升级命令即可.


参考

Fedora Upgrading

How Can I Upgrade My System with FedUp?

内容概要:本文详细介绍了Scrum.org专业敏捷领导力认证(PAL I)的相关信息,包括考试概述、考试详情、考试大纲、样题和备考建议。PAL I考试包含36道选择题,考试时长为60分钟,通过分数为85%,考试费用为200美元。考试内容涵盖Scrum框架的理解与应用、Scrum团队、事件、工件、完成定义、扩展、人员与团队的发展、领导风格、教练与指导、产品管理、持续质量、优化流程以及敏捷组织的演变等多个方面。通过认证有助于职业发展,提供新的就业机会、更高的薪酬或内部认可。 适合人群:希望获得Scrum.org专业敏捷领导力认证的个人,特别是那些希望提升敏捷管理技能并在组织中推动敏捷转型的领导者和管理者。 使用场景及目标:①帮助考生深入了解Scrum框架及其核心概念;②掌握Scrum团队运作、事件、工件和扩展的实际应用;③理解并应用敏捷领导风格、教练与指导技巧;④学习如何在复杂环境中管理和交付产品;⑤掌握持续质量管理和优化流程的方法;⑥了解如何在传统组织中实施敏捷变革。 阅读建议:备考过程中应先熟悉PAL I考试大纲,制定合理的复习计划。建议参加Scrum.org提供的官方培训课程,多做样题和模拟考试,通过实践不断巩固所学知识。此外,利用ProcessExam.com提供的在线练习测试,评估自己的强项和弱项,有针对性地进行准备,直到能够在模拟考试中取得高分。
内容概要:本文档详细介绍了多目标优化问题的建模与求解方法,特别是通过Python的PuLP库实现线性规划问题的具体步骤。文中构建了一个包含54个决策变量和三个目标函数(最大化RE、最小化Q、最小化fun1和fun2)的多目标优化模型,并添加了多种类型的约束条件,如资源约束、比例约束、需求满足约束、额外比例约束、总成本约束、混合约束、最大值约束、变量分解约束以及整数变量约束。为了有效求解这一复杂的多目标优化问题,文档提出了分层优化法和加权法两种策略,并详细展示了分阶段求解的过程。此外,还讨论了模型复杂度管理和求解器选择的优化建议,包括使用商业求解器(如Gurobi/CPLEX)、设置合理的MIPGap以及应用ε-约束法处理多目标问题。最后,文档提供了完整的代码实现,涵盖从问题初始化到结果输出的全过程。 适合人群:具备一定数学建模基础和编程经验的研究人员、工程师或数据科学家,尤其是对线性规划和多目标优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解和掌握多目标优化问题的建模方法;②指导读者使用Python的PuLP库进行线性规划问题的求解;③提供分层优化法和加权法等多目标优化策略的应用实例;④通过具体案例展示如何处理复杂的约束条件和变量类型。 其他说明:本文档不仅提供了详细的理论分析,还附带了完整的代码实现,便于读者实践操作。建议读者在学习过程中结合代码进行调试,逐步理解每个步骤的作用和意义。此外,对于大规模或复杂问题,建议尝试使用更强大的求解器以提高求解效率。
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