docker安装

Docker跨平台安装指南

Docker安装

Windows安装

检查docker是否安装成功

docker version

Client: Docker Engine - Community

 Version:           18.09.2

 API version:       1.39

 Go version:        go1.10.8

 Git commit:        6247962

 Built:             Sun Feb 10 04:12:31 2019

 OS/Arch:           windows/amd64

 Experimental:      false

 

拉取docker的测试镜像


docker pull hello-world

Using default tag: latest

latest: Pulling from library/hello-world

1b930d010525: Pull complete

Digest: sha256:4df8ca8a7e309c256d60d7971ea14c27672fc0d10c5f303856d7bc48f8cc17ff

Status: Downloaded newer image for hello-world:latest

运行docker的测试镜像


docker run hello-world

Hello from Docker!

This message shows that your installation appears to be working correctly.

Linux安装

准备安装:


#关闭防火墙:

关闭: systemctl stop firewalld

开机禁用  : systemctl disable firewalld



#修改相关配置然后重启

vi /etc/selinux/config

SELINUX=disabled

reboot

 

安装


sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2



yum-config-manager \

    --add-repo \

https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

或添加阿里云的安装源

sudo yum-config-manager \

--add-repo \

http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo



sudo yum makecache fast



sudo yum -y install docker-ce



yum update xfsprogs



systemctl start docker



docker version



docker pull hello-world



docker run hello-world

 

问题


Repodata is over 2 weeks old. Install yum-cron? Or run: yum makecache fast
的解决方法:

在命令行输入:yum clean all

 

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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