13、MATE桌面环境:功能特性、版本更新与安装指南

MATE桌面环境:功能特性、版本更新与安装指南

1. MATE桌面环境功能特性概述

MATE桌面环境具有许多实用的功能特性,在不同版本中不断发展和完善。

1.1 通知功能优化
  • 通知现在支持操作图标,例如媒体播放器使用的播放控制图标。
  • 通知还增加了链接支持,并且新增了“请勿打扰”小工具,使用起来更加便捷。
1.2 字体查看器改进

重置字体查看器,添加了字体浏览模式,支持TTC字体,并自动显示在菜单中。

1.3 系统功能调整
  • 用ConsoleKit2的等效功能替换了UPower减少的停止/休眠功能。
  • MATE终端增加了使用鼠标中键关闭标签页的功能。
2. MATE各版本更新内容

MATE桌面环境经历了多个版本的更新,每个版本都带来了新的特性和改进。
| 版本号 | 更新内容 |
| ---- | ---- |
| 1.20 |

  • 支持HiDPI指示器,具有动态检测和测量功能。
  • 窗口管理器Marco支持DRI3和Xpresent(如果可用)。
  • 支持拖放象限窗口平铺,可使用光标键导航Alt + Tab切换,添加了将窗口移动到另一个监视器的键盘快捷键。
  • 添加了对全局菜单提供程序的支持,作为关闭面板应用程序菜单。
  • MATE面板具有最先进的状态标识(SNI)支持。
  • 书签现在支持GT
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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