Linux下安装JDK

Linux下安装JDK
1. 先从网上下载jdk(jdk-1_5_0_02-linux-i586.rpm) ,推荐SUN的官方网站www.sun.com,下载后放在/home目录中,当然其它地方也行。
进入安装目录
#cd /home
#cp jdk-1_5_0_02-linux-i586.rpm /usr/local
#cd /usr/local
给所有用户添加可执行的权限
#chmod +x jdk-1_5_0_02-linux-i586.rpm.bin
#./jdk-1_5_0_02-linux-i586.rpm.bin
此时会生成文件jdk-1_5_0_02-linux-i586.rpm,同样给所有用户添加可执行的权限
#chmod +x jdk-1_5_0_02-linux-i586.rpm
安装程序
#rpm -ivh jdk-1_5_0_02-linux-i586.rpm
出现安装协议等,按接受即可。
2.设置环境变量。
#vi /etc/profile
在最后面加入
#set java environment
JAVA_HOME=/usr/java/jdk-1_5_0_02
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib.tools.jar
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME CLASSPATH PATH
保存退出。
要使JDK在所有的用户中使用,可以这样:
vi /etc/profile.d/java.sh
在新的java.sh中输入以下内容:
#set java environment
JAVA_HOME=/usr/java/jdk-1_5_0_02
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME CLASSPATH PATH
保存退出,然后给java.sh分配权限:chmod 755 /etc/profile.d/java.sh
3.在终端使用echo命令检查环境变量设置情况。
#echo $JAVA_HOME
#echo $CLASSPATH
#echo $PATH
4.检查JDK是否安装成功。
#java -version
如果看到JVM版本及相关信息,即安装成功!
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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