搜集到的Linux,python小技巧

linux后台运行&符号、nohup命令、输出重定向等使用方法

nohup command 1>output 2>&1 &

查看nohup.out(还在写入时也可以看)命令: tail -fn 50 nohup.out

tail -f filename 会显示filename底部内容并不停刷新显示新增内容

查看 CUDA cudnn 版本

linux将程序放在后台运行

python,使用PIL库对图片进行操作

linux tar.gz zip 解压缩 压缩命令

不完美解决被恶劣服务器因为长时间没有输入输出而踢下的方法:

import time
import sys
for i in xrange(60*60*6):
    sys.stdout.write(str(i) + '\r')
    time.sleep(1)
    sys.stdout.flush()

可保6小时不被踢下,'\r'作用是把光标移到开头,这样下一次输出就覆盖了原来的输出。

查看 pid 和用户名: ps -ef

查看文件头3行:cat filename | head -n 3

linux 如何显示一个文件的某几行(中间几行)

暂停进程: kill -STOP pid

恢复进程: kill -CONT pid

Linux下ps命令详解 : ps -xf 可以查看僵尸进程

Python强大的格式化format

Python中文件的读取和写入

linux 查看cpu 的型号,个数

Linux修改Shell命令提示符及颜色

python 正则表达式

tmux使用

硬链接和软链接

在命令行移动光标的时候,用 alt 加方向键会以单词为单位移动;ctrl+u 是往回删到头,ctrl+k 是往前删到尾;

ctrl+a 和 ctrl+e 是光标移动到头和尾;ctrl+_ 是撤销删除。

 

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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