vmware安装ubuntu12.04

作者分享了从使用Windows虚拟机到直接安装Ubuntu桌面版的初次体验,详细描述了设置swap分区、/分区的过程以及漫长的安装时间。强调了在Ubuntu中寻找命令行操作与进入root权限的挑战,并表达了对逐步减少使用Windows,最终完全过渡到Linux环境的决心。

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          linux是必啃的一块骨头,现在的linux水平仅限于那么几个命令,实在是让人汗颜,就连笔记本上个双系统都还没有装过。一直用linux都是虚拟机,习惯于rhel的敲打命令行部署开发程序而已。

          今晚就装了个ubuntu桌面版,现在连linux装系统都傻瓜化了,感觉和装windows没有什么区别。为了不要在各个分区出现空间不足的情况,干脆就设了一个swap分区和一个/分区,然后就是漫长的等待了,大概有装了近两个小时吧,时间大都花在下载软件上,而且装的又是中文版。一直没有按skip,免得出现什么可能出现的问题,然后又一时不能解决又不好。

         明天多装一次,看看skip之后会出现什么情况,凡事都有解决的办法,都试试也是好的。

         我还是习惯rhel的操作方式,尽管ubuntu多多少少人性化了很多,但我却连个命令行都找不到了,而且一时不习惯自己没能进入root权限。

         从现在开始慢慢习惯ubuntu,然后逐渐减少使用windows,觉得这是学习linux的最好方式。

写于2013-01-19 jianjifei

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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