试用笨笨兔

试用笨笨兔
在开源世界中,Ubuntu作为开源一颗新星已经受越来越多的关注,而他也正是以其优异的表现得到越来越多的人的喜爱。基于优秀的Debian发行版本,优秀的包管理机制,丰富的软件仓库,更新的软件版本,以及自身版本的不断更新,所有的这一切都Ubuntu得到关注的重要原因,而每一次Ubuntu新版本的发布都会给Ubuntu用户们带来极魇惊喜。
然而谈到自己,这只小小的笨笨兔给我留下的第一印象并不是太好,自己试着用了一下也并并不觉得有Debian方便,所以在将他装在自己的电脑上没有多久就将他所占的空间格了出来。然而Ubuntu7.04发布似乎给人们带来更多的惊喜,而我也由于好奇在同学的虚拟机中试用了一下,试用的结果就是回来在自己的电脑也装上了可爱的笨笨兔。
一 安装
Ubuntu的安装还是相当的方便的,下载安装光盘,并且下载硬盘引导用的文件,采用硬盘安装的方式来进行安装。在经过短暂的等待以后,我们就可以看到了久违的登陆界面了。然而最初的登陆界面的显示方式并不是很好,分辨率巨大,屏幕闪得不行,登陆进入系统以以后,在系统选项中调整了一下分辨率,并且将xorg.conf文件中的分辨率改为我自己需要的,再进行登陆时的显示就要舒服得多了。
二 中文输入
在Ubuntu中自带用scim输入法,其实这个输入还是相当的不错的,虽然自己在Debian下所使用的一直是Fcitx。为了在Ubuntu下使用scim输入法,我们还需要简单的配置,我们可以用下面的命令来创建我们需要启动文件:
sudo vim /etc/X11/Xsession.d/25xchinput
其文件的内容如下:
export LAGN=zh_CN.UTF-8
export XMODIFIERS=@im=SCIM
export GTK_IM_MODULE="scim"
export QT_IM_MODULE="scim"
scim -d
这样我们重新启动X以后就可以使用scim输入法了。然而令人不爽的就是scim带了许多的输入法,就是没有中文输入输入法,没有办法我们只好自己去安装了。
sudo apt-get install scim-tables-zh
这样我们就有了可用的中文输入法了。我们可以进行简单的配置,只留下我们会用的输入法。
三 中文支持
Ubuntu默认的安装并没有中文显示的支持,当然这个在安装的时候就会提示我们是不是要下载相应的软件包,而我在安装时并没有下载,在安装完成以后,我们可以在系统的语言支持一项中选择中文支持,这时Ubuntu就会自动下载相应的软件包进行安装。从这里我们也可以体会到Ubuntu的方便和易用还是相当不错的。
四 桌面特效
在Ubuntu中自带有桌面特效,我们也可以在这里体验一下XGL的感觉。但是我这里要运行这些特效需要安装Nvidia驱动,同样Ubuntu也是自动下载并且安装。在重新启动时就可以使用Nvidia驱动来运行这些3D特效了。这些效果虽不如Beryl来得丰富,不过也还是相当有趣的。
五 Beryl
如果想要体验一下Beryl的3D效果,我们也可以很方便的来进行安装。
sudo apt-get install beryl beryl-manager
在安装完成以后,我们就可以用beryl-manager来启动这些特效了。

在简单的试用以后,总的感觉Ubuntu是相当优秀的一个发行版本,方便性以及易用性都是相当不错的。吸取Debian的优点,改进Debian的不足,在Debian优秀的基础上以及Ubuntu开发团队的努力,相信Ubuntu会有一个美好的未来,而我们也希望Linux也会因此有一个美好的未来。
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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