Go语言:Windows下Sublime Text2编辑器+GoSublime插件配置Go开发环境

本文详细介绍了在Windows系统中安装Go语言并将其配置到SublimeText2编辑器的方法,包括下载安装包、设置环境变量、检测安装状态及在SublimeText2中创建并运行Go代码的全过程。

安装Go

下载Windows下的Go安装包,具体文件:


博主电脑64位win8.1系统,并把Go装到D盘。


设置环境变量

1.添加环境变量,括号内为对应环境变量值。

GOBIN(D:\Go\bin)

GOOS(windows)

GOPATH(F:\mygo)

GOROOT(D:\Go)

GOARCH(amd64)

2.修改环境变量Path

在Path值后增加(%GOROOT%\bin;)


检测Go是否安装成功

cmd下“go version”命令 出现版本信息 



编辑器Sublime Text2配置GoSublime

1安装插件GoSublime


代码示例

1.用sublime新建test.go文件,可保存任意位置。其中代码如图:


2.快捷ctrl+b 如图

 

3.然后回车 运行结果如图


PS:本文配置过程参考网络已有资源,在此感谢。博主为菜鸟级别程序员,请读者多多指正。

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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