Amazon EC2 七宗罪

本文列举了使用AWS服务时遇到的问题,包括EC2重启指令执行不确定性、SQS服务的限制、EBS磁盘I/O收费等问题,并指出跨区域网络状况不稳定。
[size=medium]1.用ec2-get-console-output命令或从console无法及时获得控制台的信息。发出reboot指令后,是否真正被执行不得而知。曾经发出过5个重启指令,真正被执行的只有一次。

2.象SQS服务不提供可视界面,放进去的东西不会丢,但是不保证每次都能完整取得

3.除S3相对可靠外,其他的象ec2, rds等等之类都不可靠,随时都可能访问不了

4.流量是双向收费的,对ebs磁盘的I/O也收费

5.绑EIP是按次数收费的,通过EIP的流量也计费,貌似重复收费了

6.各个zone之间的网络状况不稳定,跨region的情况更糟。从中国到各个region的速度不太理想,既然你都双向收费了,至少要让大伙付得爽点吧

7.instance起完后就无法改变安全组

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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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