13、数据管理与配置管理全解析

数据管理与配置管理全解析

1. Git 协议与使用

1.1 Git 协议概述

Git 使用 GNU 隐私保护(GPG)密钥对提交进行签名,以确认作者和工具的真实性。访问 Git 的协议主要有以下几种:
- 本地协议(Local) :在本地机器上工作,而非远程操作。若有可被所有需要 Git 的客户端访问的共享文件系统,这会是一个选择,其优点是设置简单。
- SSH 协议 :使用 SSH 是一种常见且安全的方式,它能提供经过身份验证和加密的连接到 Git 服务器。缺点是无法共享未经身份验证的存储库,因此可能不适用于想要共享存储库的公共项目。若在 $HOME/.ssh/authorized_keys 的 git 用户目录中为用户设置 SSH 密钥,就可以使用无密码的 SSH 认证,管理起来非常方便。
- Git 协议 :Git 自带一个特殊的守护进程,监听 9418 端口。它不提供任何身份验证,但速度非常快。由于缺乏身份验证,通常不希望在使用此协议共享的存储库上启用推送操作。
- HTTP/S 协议 :使用 HTTP 的优点是可以利用现有的 Apache 或其他 Web 服务器基础设施。HTTP 也非常方便和快速,还可以使用安全套接字层证书。使用 HTTP 需要启用一个 Git 钩子,除此之外无需其他配置,只需将 Git 目录放在 Web 服务器提供服务的路径中即可。

1.2 Git 协议使用示例

以下是不同协议的使用示例:
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MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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