Vista备份

我可以告诉你,只要是Ghost 8.3以上的版本就支持Vista了,更何况现在的Ghost 11呢!
Vista本身的备份程序比XP好了N倍。
具体实现步骤:开始→所有程序→附件→系统工具→备份状态和配置。打开“备份状态和配置”窗口。左侧列表为“备份文件”,第一次使用只能在右侧选择“设置自动文件备份”,单击它,需要经过UAC验证。弹出备份文件窗口,如果有DVD刻录功能的话尽量把备份文件刻录到光盘中,在“保存备份位置”中选择一个(如果选择本地硬盘,那么被选择的硬盘不会被备份,所以尽量选择移动硬盘)。单机下一步,选择要备份的磁盘,再下一步,推荐全选,下一步。选择一个合适的时间,单击“保存设置并开始备份”。
如果重装系统,那么打开“备份状态和配置”窗口,左侧选择“还原文件”,选择一种方式还原就行了。
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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