启智写作平台

本文描述了在启智写作平台上遇到的环境问题,如使用dash而非bash导致的补全功能失效。作者详细介绍了通过apt-get安装相关依赖(如glib2.0-dev,wget,sudo,dash升级),以及设置清华源并安装view工具(radare-common)的过程。

启智写作平台,每次创建新任务,总是缺少环境,下面记录一下,如何安装相关的依赖

  • shell是dash 不是bash,导致无法补全,解决方案是
apt-get update
apt-get install libglib2.0-dev
apt-get install  wget 
apt-get install sudo
sudo dpkg-reconfigure dash
重新打开终端,即可看到生效
  • 选择安装的源-清华源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • 安装view
apt-get install radare-common
【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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