初步了解及熟悉Linux

我买了一本计算机操作系统实验指导(Linux版),另外在网上找了些电子书和Linux命令chm文档,配合起来进行学习。首先在电脑上安装VMware Workstation,是个虚拟机,安装的Linux版本是Ubuntu12.10(版本很多,网上都有的,我找的是12.10 的iso光盘镜像文件), Ubuntu版本优点在于固定的发布周期和支持期限,易于我们初学者学习,具有丰富的文档。安装后用户登录后的界面是这样子的。

几个快捷键:Ctrl+Alt+Enter     切换全屏和窗口(注:不是切换虚拟机上的Linux系统和你电脑上的windows系统)
                     Ctrl+Alt+T            打开终端,就可以在里面使用Shell命令

Linux里需要重点了解的就是命令,所以我在接下来几天学习命令,不会很深入的了解其他东西。首先要打开终端,才能使用自己的命令,终端的界面:

@前面是用户名,$表示普通用户的终端提示符,除此之外还有#,表示超级用户root的终端提示符,虽然超级用户root的权限高,能够有完全的系统权限,可以对系统文件进行修改,在命令方式下删除是不可恢复的,所以一旦命令使用不正确,会对系统造成伤害,所以一般情况下不建议使用超级用户root账号。
要进入这个终端界面的方法:Ctrl+Alt+T (刚才提到的)    ,还有:Alt+F2,会出来一个运行框,这和windows系统下的运行命令差不多,在这个运行框里输入gnome-terminal,按下回车键也能实现。这个实现方法跟windows系统下运行cmd很像。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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