MAC OS X 系统变量设置

本文介绍了如何在MacOS上确定当前使用的Shell类型,并详细解释了如何为BourneShell变种(如bash)配置环境变量,包括具体的步骤和命令行指令。

首先要知道你使用的Mac OS X是什么样的Shell,使用命令
echo $SHELL
如果输出的是:csh或者是tcsh,那么你用的就是C Shell。
如果输出的是:bash,sh,zsh,那么你的用的可能就是Bourne Shell的一个变种。

Mac OS X 10.2之前默认的是C Shell。
Mac OS X 10.3之后默认的是Bourne Shell。


我的mac 10.7.2是bash, Bourne Shell

 

1.把你要添加的环境变量添加到你主目录(cd ~)下面的.profile或者.bash_profile,如果存在没有关系添加进去即可,如果没有生成一个。(我的是主目录:/Users/user下.profile, .bash_profile是修改shell的颜色

 

2.添加/opt/local/bin

export PATH=/opt/local/bin:/opt/local/sbin:/opt/local/bin:$PATH

 

3.完成如果不重新启动, 键入source .bash_profile立刻让文件生效

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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