管道符 作业控制

本文介绍了一系列Linux常用命令,包括文件数量统计、文件查找、进程控制和系统状态监控等。通过实例展示了ls、find、wc、ctrl+z、fg、bg、jobs、vmstat、sleep、ps等命令的使用方法。

[root@allen tmp]# ls |wc -l
8
#统计tmp目录下文件数量

[root@allen tmp]# find ./ -type f
./1.txt
./2.txt
./3.txt
./4.txt
./5.txt
./q.txt
./a.txt
#把当前目录下所有文件列出来

[root@allen tmp]# find ./ -type f |wc -l
7

ctrl+z 停止当前任务
fg 前台运行
bg 将进程丢到后台
jobs 将停止的任务列出来
fg1
fg2
vmstat 不停显示系统状态
sleep 1000 暂停1000秒
sleep 1000 & 将命令放入后台执行
ps aux |grep sleep 查看sleep进程

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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