LDAP-Series-1-Chapter-1

本文档详细介绍了如何从源代码编译安装OpenLDAP及Berkeley DB (BDB),并提供了具体的步骤指导,包括下载源码包、配置编译选项、安装依赖库等关键环节。

OpenLdap | BDB(Necessary)

Install: Compile Source

Download:http://www.openldap.org/ | http://www.oracle.com/technetwork/products/berkeleydb/downloads/index.html (The Oracle Index -> Download(Register Required))

Source: openldap-2.4.32.tgz | db-5.3.21.tar.gz

  1. Install bdb
  • tar -xf db-5.3.21.tar.gz
  • cd db.../build_unix
  • ../dist/configure
  • make
  • make install (finish path:/usr/local/BerkeleyDB..)
  • Add lib path to /etc/ld.so.conf(/usr/local/BerkeleyDB.../lib), then ldconfig.
  • OR cp /usr/local/ BerkeleyDB.4.5/include/* /usr/include | cp /usr/local/ BerkeleyDB.4.5/lib/* /usr/lib
  1. Install openldap
  • tar -xf openldap-2.4.32.tgz
  • cd openldap..
  • (IF NEED export CPPFLAGS="-I/usr/local/BerkeleyDB.../include" | export LDFLAGS="-L/usr/local/lib -L/usr/local/BerkeleyDB.../lib" )
  • ./configure --prefix=PREFIX =/usr/local/openldap (Necessay, or install at /usr/local)
  • make depend
  • make
  • make test (take a so so long term | maybe can be ignore)
  • make install

Ok, install finished.

Next you need config you slapd.conf. See next chapter

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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