16、树莓派上的GNU Emacs编辑器使用指南(上)

树莓派上的GNU Emacs编辑器使用指南(上)

1. 引言

在文本编辑领域,Emacs是一款功能强大且备受推崇的编辑器。在树莓派操作系统中,GNU Emacs是主要使用的版本。它具有丰富的功能和灵活的操作方式,无论是新手还是有经验的用户都能借助它高效地完成各种文本编辑任务。

2. 安装Emacs

在树莓派操作系统上安装Emacs,最简便快捷的方法是通过树莓派菜单中的“Preferences > Add/Remove Software”选项来进行:
1. 打开“Add/Remove Software”窗口。
2. 在搜索栏中输入“emacs”,然后按下“ ”键。
3. 此时会显示一系列相关软件包,树莓派操作系统默认并未预装这些软件包。
4. 在“GNU Emacs editor (metapackage)”旁边打勾。
5. 点击“Add/Remove Software”窗口右下角的“Apply”按钮。稍等片刻,系统就会完成必要软件包的安装。

3. 启动Emacs及界面介绍
3.1 启动方式

在Debian - bookworm版本的树莓派操作系统中,安装Emacs后,有三种图形化启动方式,这些方式可在树莓派菜单的“Programming”中找到,分别是“Emacs GUI”、“Client”和“Terminal”图标。不同方式的图形化程度有所不同,“GUI”版本图形化展示最丰富,“Client”版本次之,“Terminal”版本图形化展示最少,用户可根据个人喜好选择。此外,也可以在终端窗口中直接输入“emacs”,并可在命令行添加选项和命令参数来启动,其通用语法如下(方括号

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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