linux常用命令小结

本文总结了Linux系统中常用的命令操作,包括压缩与解压缩、文件重命名、删除、vi编辑器使用、创建文件夹、复制文件、转移文件及获取当前目录等。适合初学者快速上手。

linux常用命令小结

一.压缩和解压缩

1.rar包

压缩过程: rar a 压缩后的文件名.rar 待压文件
解压过程: unrar x 待解压文件

2.zip

压缩过程:zip 压缩后的文件名.zip 待压文件
解压过程: unzip 待解压文件

二.重命名

mv 原来的文件名 新的文件名

三.删除文件或文件夹

rm -rf 文件(夹)名

四.vi的操作

1.进入编辑模式按i,修改完成按esc进入浏览模式,然后输入":wq"保存并退出

2.在浏览模式中要退出,直接输入":q"

3.若修改了文件内容,但是不想保存,强制退出,就输入":q!"

五.创建文件夹

mkdir 文件夹名称

六.复制文件

1.基本命令:cp source dest

2.如果要复制的是一个文件夹,则要加上参数-r,如:

cp -r chbtmp /opt

七.转移文件

mv file dest

注:转移文件和文件重命名用的是同一个命令,如果src和dest在同一个目录下,则为重命名,否则即为转移文件,如将/root目录下的chb文件夹转移到/opt文件夹下,就用:

mv chb /opt

八.得到当前目录

命令:pwd

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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