crontab命令简介

简介 
crontab-
操作每个用户的守护程序和该执行的时间表。 

部分参数说明 
crontab file [-u user]-
用指定的文件替代目前的crontab 
crontab-[-u user]-
用标准输入替代目前的crontab. 
crontab-1[user]-
列出用户目前的crontab. 
crontab-e[user]-
编辑用户目前的crontab. 
crontab-d[user]-
删除用户目前的crontab. 
crontab-c dir- 
指定crontab的目录。 
crontab
文件的格式:M H D m d cmd. 
M: 
分钟(0-59)。 
H
:小时(0-23)。 
D
:天(1-31)。 
m: 
月(1-12)。 
d: 
一星期内的天(0~60为星期天)。 
cmd
要运行的程序,程序被送入sh执行,这个shell只有USER,HOME,SHELL这三个环境变量。 
下面是一个例子文件: 
#MIN HOUR DAY MONTH DAYOFWEEK COMMAND 
#
每天早上6 
106* * * date 

#
每两个小时 
0*/2* * * date 

#
晚上11点到早上8点之间每两个小时,早上部点 
0 23-7/2
8* * * date 

#
每个月的4号和每个礼拜的礼拜一到礼拜三的早上11 
0 11 4* mon-wed date 

#1
月份日早上4 
0 4 1 jan* date 
范例 
lark:~>crontab-1 
列出用户目前的crontab. 
#MIN HOUR DAY MONTH DAYOFWEEK COMMAND 
10 6* * * date 
0*/2* * * date 
0 23-7/2,8 * * * date

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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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