30、Packer 插件发布与使用及 Terraform 基础入门

Packer 插件发布与使用及 Terraform 基础入门

1. Packer 插件发布

1.1 发布要求

要让 Packer 二进制文件能够找到并使用插件,需要满足以下要求:
- 必须在 GitHub 上发布,不允许使用其他来源。
- 仓库名称必须为 packer-plugin-* ,其中 * 是插件的名称。
- 名称中只能使用连字符 - ,不能使用下划线 _
- 必须有包含特定资产的插件发布。

官方发布文档可参考: https://www.packer.io/docs/plugins/creation#creating-a-github-release 。HashiCorp 还有一个 30 分钟的视频展示如何将发布文档发布到 Packer 的网站: https://www.hashicorp.com/resources/publishing-packer-plugins-to-the-masses

1.2 生成发布的步骤

1.2.1 创建 GPG 密钥
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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