Myeclipse8.0服务器启动后,修改类,无需重启,我的myeclipse.ini

本文详细解析了 MyEclipse 的启动配置文件中的各项参数设置,包括 JVM 参数、内存分配、垃圾回收策略等,有助于理解如何优化 MyEclipse 的运行效率。

-startup
../Common/plugins/org.eclipse.equinox.launcher_1.0.201.R35x_v20090715.jar
--launcher.library
../Common/plugins/org.eclipse.equinox.launcher.win32.win32.x86_1.0.200.v20090519
-install
D:/DeveloperTools/Genuitec/MyEclipse 8.x Latest
-vm
D:/DeveloperTools/Genuitec/Common/binary/com.sun.java.jdk.win32.x86_1.6.0.013/jre/bin/client/jvm.dll
-vmargs
-server
-Dide.gc=true
-Dcom.sun.management.jmxremote
-Xms256m
-Xmx512m
-Xverify:none
-Xnoclassgc
-XX:+CMSPermGenSweepingEnabled
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy
-XX:PermSize=256m
-XX:MaxPermSize=384m
-XX:+UseLargePages
-XX:+UseParNewGC
-XX:ReservedCodeCacheSize=96m
-XX:+UseBiasedLocking
-Dosgi.splashLocation=../Common/plugins/com.genuitec.myeclipse.product8_8.0.0.me200911192201/splash.bmp

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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