修改环境变量

方法一:修改全局环境变量/etc/environment
sudo vi /etc/evnvironment
添加 M2_HOME="/home/user/.."
添加 PATH="$PATH:$M2_HOME/bin"
保存文件
运行 source /etc/environment

方法二:修改全局环境变量 /etc/profile
sudo vi /etc/profile
export M2_HOME="/home/user/.."
export PATH="$M2_HOME/bin:$PATH"
保存

方法三:修改~/.bashrc
没试
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。
在不同操作系统中,修改环境变量名的方法有所不同。 ### Linux 系统 在 Linux 系统中,可修改用户独有的局部环境变量修改后仅对当前用户生效。可编辑 `/home/<username>/.bashrc` 文件。具体步骤如下: 1. 使用文本编辑器打开该文件,如 `vim /home/<username>/.bashrc`。 2. 进入编辑模式,按键盘上的字母 “i”。环境变量一般用 `export` 命令编写,左边是变量名,右边是变量值。若要修改环境变量名,需找到原变量名的定义行,将其变量名替换为新的变量名,同时确保变量值正确。例如,原 `export OLDNAME=value`,修改为 `export NEWNAME=value`。 3. 修改完成后,按 `Esc` 键退出编辑模式。 4. 输入 `:wq` 并回车,保存并退出文件编辑。 5. 使修改后的环境变量生效,可执行命令 `source /home/<username>/.bashrc` [^1][^3]。 ### Windows 系统 在 Windows 系统中,可通过命令行修改环境变量。步骤如下: 1. 单击“开始->运行”,弹出“运行”窗口,在“打开”一栏输入 `cmd` 并回车。 2. 若要修改环境变量名,实际上是先查看原变量的值,然后设置一个新的变量名并赋予原变量的值,最后将原变量设置为空。 - 查看原变量的值,如查看 `OLDNAME` 变量的值,输入 `set OLDNAME`。 - 设置新的变量名并赋予原变量的值,输入 `set NEWNAME=%OLDNAME%`。 - 将原变量设置为空,输入 `set OLDNAME=` [^2]。 ### 代码示例 #### Linux 示例 ```bash # 打开.bashrc 文件 vim /home/user/.bashrc # 进入编辑模式(按 i) # 修改环境变量名 export NEWPATH=$PATH # 退出编辑模式(按 Esc) # 保存并退出(输入 :wq 回车) # 使修改生效 source /home/user/.bashrc ``` #### Windows 示例 ```batch rem 查看原变量值 set OLDPATH rem 设置新变量名并赋予原变量的值 set NEWPATH=%OLDPATH% rem 将原变量设置为空 set OLDPATH= ```
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