linux 常用命令

本文介绍了Linux环境下常用的文件和目录操作命令,包括查看文件夹目录(ls)、查看文件(cat)、确定当前工作目录(pwd)、切换目录(cd)、创建文件(touch)及文件夹(mkdir)、删除文件夹和其内容(rm)、复制(cp)和移动(mv)文件、压缩文件(tar),以及使用vim进行文件编辑的基本操作。
  1. 文件夹操作
  1. ls 查看当前文件夹目录
  2. cat 查看文件
  3. pwd 查看当前目录
  4. cd
  5. touch + 文件名 创建文件夹 不会递归创建
  6. Mkdir -p 目录名和文件一样 可以在当前位置和绝对路径中创建文件夹 -p属性代表递归创建文件夹 也就是说要设置成B文件夹在A文件夹下面的话 如果A文件夹还没有创建成则会先创建文件夹A再创建文件夹B
  7. rm -r 文件夹的名字 -r表示删除的是目录rm -f 文件夹的名字 -f表示免确认删除文件夹下面的文件和文件夹 rm -rf    文件夹的名字 表示免确认删除文件夹 而且删除的这个文件夹下面还有文件夹或者是文件
  8. cp 复制文件 重命名文件
  9. mv 移动文件
  10. tar 对文件压缩或打包

  1. vim操作

yy 复制所在行

dd 剪切所在行

p 粘贴

/字符串 搜索

?字符串 搜索

U 撤销

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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