冷启动 热启动

冷启动 
1、接通电源启动计算机的方式,称为冷启动。 
2、介绍“自检”。 
3、具体操作步骤如下: 
加电、自检、引导操作系统。 

热启动 
1、热启动是指在计算机已经开启的状态下,通过键盘重新引导操作系统。 
一般在死机时才使用。 
2、方法: 
左手按住“Ctrl”和“Alt”不放开,右手按下“Del”,然后同时放开。 
3、热启动不进行硬件自检。 

复位启动 
1、复位启动是指在计算机已经开启的状态下,按下主机箱面板上的复位按钮重新启动。 
2、一般在计算机的运行状态出现异常,而热启动无效时才使用。 


开机是冷启动。重启是热启动。 

计算机只有在原本不带电的未开机的情况下启动,因为此时机器是冷的,所以形象的说成冷启动,而用CTRI+ALT+DELETE键RESET键和选择开始菜单>关机(选择关机还是注销或者是重新启动)>重新启动都属于带电计算机重新启动,所以称为热启动。
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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