查看工作组计算机时速度慢

解决方法。 
1.关掉WinXP的计划任务服务(Task Scheduler) 

打开“控制面板/管理工具/服务”右侧窗口中找到“Task Scheduler”并用鼠标双击,在弹出的对话框中,单击“停止”按钮停止该项服务,再将启动类型设为“手动”,这样下次启动时便不会自动启动该项服务了。 

2.删除注册表中的两个子键 

  开始--运行--输入regedit 回车,进入注册表编辑器,找到主键“HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\RemoteComputer\NameSpace” 

删除下面的两个子健:{2227A280-3AEA-1069-A2DE-08002B30309D}和{D6277990-4C6A-11CF-87-00AA0060F5BF}。 

其中,第一个子健决定网上邻居是否要搜索网上的打印机(甚至要到Internet中去搜寻),如果网络中没有共享的打印机便可删除此键。第二个子健则决定是否需要查找指定的计划任务,这是网上邻居很慢的罪魁祸首,必须将此子健删除。

另外,刚安装好的Windows XP/200x是无法浏览其它计算机的。出于安全方面的考虑,在默认状态下,Windows XP/200x禁止外来计算机的访问。点击“管理工具→本地用户和组”找到Guest用户,去掉“账号已停用”即可。

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,同可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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