Linux/UNIX常用命令速查手册3

本文介绍了Linux系统中的常用命令,包括创建文件链接、显示日期、显示日历等,并详细解释了这些命令的使用方法及其参数选项。
4. 链接文件
命令:ln (link)
格式:ln [option] filename linkname
ln [option] directory pathname
功能:为文件或目录建立一个链。其中,filename和directory是源文件名和
源目录名;linkname和pathname分别表示与源文件或源目录名相链接的
文件或目录。
选项:-s 为文件或目录建立符号链接。不加-s表示为文件或目录建立硬链接
注释:链接的目地在于,对一个文件或目录赋予两个以上的名字,使其可以出
现在不同的目录中,既可以使文件或目录共享,又可以节省磁盘空间。
例如:% ln -s filename linkname
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5. 显示日期
命令:date
例如:% date
6. 显示日历
命令:cal (calendar)
格式:cal [month] year
功能:显示某年内指定的日历
例如:% cal 1998
7. 显示文件头部
命令:head
格式:head [option] filename
功能:显示文件的头部
选项:缺省 显示文件的头10行。
-i 显示文件的开始 i行。
例如:% head filename
8. 显示文件尾部
命令:tail
格式:tail [option] filename
功能:显示文件的尾部
选项:缺省 显示文件的末10行。
-i 显示文件最后 i行。
+i 从文件的第i行开始显示。
例如:% tail filename
9. 显示用户标识
命令:id
格式:id [option] [user]
功能:显示用户标识及用户所属的所有组。
选项:-a 显示用户名、用户标识及用户所属的所有组
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注释:
例如:% id username
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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