i386 、x86_64 、ppc是指

本文介绍了i386、x86_64、ppc等CPU架构的特点与应用,包括它们的历史背景、发展现状以及各自对应的处理器类型。

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i386 、x86_64 、ppc是指CPU的架构

1、i386:是指兼容Intel 80386处理器
     x86或80x86是英代爾Intel首先开发制造的一种微处理器体系结构的泛称。
該系列較早期的處理器名稱是以數字來表示,並以“86”作為結尾,包括Intel 8086、80186、80286、80386以及80486,因此其架構被稱為“x86”。由於數字並不能作為註冊商標,因此Intel及其競爭者均在新一代處理器使用可註冊的名稱,如Pentium。現時Intel把x86-32稱為IA-32,全名為Intel Architecture, 32-bit。不過由於x86包括16位的處理器,這樣的命名也出現麻煩

2、x86_64:AMD64
     又稱「x86-64」或「x64」,是一種64位元的電腦處理器架構。它是建基於現有32位元的x86架構,由AMD公司所開發,應用AMD64指令集的自家產品有Athlon 64、Athlon 64 FX、Athlon 64 X2、Turion 64、Opteron及最新的Sempron處理器

3、ppc:IBM® POWER Architecture 体系
     是RISC指令集的CPU

4、AArch64是ARMv8 架构的一种执行状态。

为了更广泛地向企业领域推进,需要引入 64 位构架。同时也需要在 ARMv8 架构中引入新的 AArch64 执行状态。AArch64 不是一个单纯的 32 位 ARM 构架扩展,而是 ARMv8 内全新的构架,完全使用全新的 A64 指令集。

5、S390X

s390x 是 IBM System z 系列 (zSeries)大型机 (mainframe) 硬件平台,是银行或者大型企业或者科研单位用的,大部分用户接触不到。

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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