10、Linux 硬件管理与命令行使用指南

Linux 硬件管理与命令行使用指南

1. 管理显示

Linux 提供了两种显示模式:文本模式和图形用户界面(GUI)模式。文本模式显示相对简单,几乎不需要管理;而 GUI 模式则更为复杂,在 Linux 中,X Window 系统(简称 X)负责管理 GUI 显示。

1.1 理解 X 的作用

在任何平台上,管理显示的软件都需要完成一系列复杂的任务,包括:
1. 初始化显卡,包括设置其分辨率。
2. 分配显示区域以容纳特定应用程序的窗口。
3. 管理重叠窗口,确保只显示“最顶层”窗口的内容。
4. 管理用户通过鼠标或类似设备控制的指针。
5. 将键盘输入引导到当前活动的应用程序。
6. 根据用户程序的请求,在窗口内显示文本和简单形状。
7. 提供用户界面元素以移动和调整窗口大小。
8. 管理窗口内部,如显示菜单和滚动条。

在 Linux 中,任务 1 到 6 由 X 处理,任务 7 由窗口管理器处理,任务 8 由称为小部件集的 GUI 库处理。任务 6 中的字体显示元素可以由 X 处理,但近年来,许多程序开始使用名为 Xft 的库来完成此任务。现代 Linux 发行版使用的 X 版本可以自动检测硬件并进行配置,但有时自动配置会失败,此时需要手动编辑 X 配置文件 /etc/X11/xorg.conf 。如果该文件不存在,可以使用以下命令生成示例文件(以 root 身份,且 X 未运行时):

# Xorg -configure

生成的文

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,注重理论分析仿真验证相结合。
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