9、树莓派使用指南:从入门到上手

树莓派使用指南:从入门到上手

1. 树莓派主板介绍

树莓派主板尺寸不大,比一副扑克牌大不了多少,但上面有许多用于连接设备的端口。下面我们来详细了解一下它的各个部分。

1.1 主板边缘接口
  • 底部边缘 :从上方看,底部中央是 HDMI 接口,其左侧是微型 USB 电源接口。需注意,有些主板的电源接口比较脆弱,插拔时要小心,使用树莓派时避免给该线缆额外施加压力。HDMI 接口右侧依次是相机带状电缆接口和音频接口。
  • 左侧 :有 LCD 带状电缆接口,可用于连接树莓派 7 英寸触摸 LCD 等类似设备。
  • 底部 :有微型 SD 卡驱动器。安装 SD 卡后,它会从主板伸出几毫米。如果要使用树莓派外壳,确保外壳能让你访问 SD 卡驱动器,因为有些外壳不具备此功能。
  • 顶部边缘 :是通用输入/输出(GPIO)接头,有两排,每排 20 个引脚,可用于连接传感器和其他电子元件及设备。
  • 右侧 :有两个各带两个 USB 端口的 USB 接口和以太网接口。虽然连接到树莓派 USB 端口的外部供电 USB 集线器可以为部分主板供电,但建议使用连接到微型 USB 接口的专用电源。
1.2 主板特点

树莓派主板的元件安装在正反两面,这与大多数仅一面有元件的印刷电路板不同。其主要原因是它使用多层走线(主板上的连接线),多层堆叠走线可避免线路交叉问题,还能使主板更

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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