hosts理解

本文详细介绍了Hosts文件的作用及配置方法,解释了它如何在本地建立网站域名与IP地址的映射,加速网页访问速度,并提供了不同操作系统下Hosts文件的位置。

百度百科:hosts

Hosts是一个没有扩展名的系统文件,可以用记事本等工具打开,其作用就是将一些常用的网址域名与其对应的IP地址建立一个关联“数据库”,当用户在浏览器中输入一个需要登录的网址时,系统会首先自动从Hosts文件中寻找对应的IP地址,一旦找到,系统会立即打开对应网页,如果没有找到,则系统会再将网址提交DNS域名解析服务器进行IP地址的解析。

需要注意的是,Hosts文件配置的映射是静态的,如果网络上的计算机更改了请及时更新IP地址,否则将不能访问。

hosts所在文件夹(大多数):

  • Windows 系统hosts位于 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts
  • Android(安卓)系统hosts位于 /etc/hosts
  • Mac(苹果电脑)系统hosts位于 /etc/hosts
  • iPhone(iOS)系统hosts位于 /etc/hosts
  • Linux系统hosts位于 /etc/hosts
  • 绝大多数Unix系统都是在 /etc/hosts

大概理解为下图:

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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