36、MacBook使用指南:必知技巧与避坑要点

MacBook使用指南:必知技巧与避坑要点

一、数据安全与设备标识
  1. 加密硬盘
    • 硬盘加密至关重要,它能防止他人访问或识别你存储在MacBook上的文件。Catalina系统提供的强大加密功能,除了国家安全局等专业机构,几乎能阻止任何人获取你的数据。
    • 操作步骤:打开“系统偏好设置”,点击“安全与隐私”,选择“FileVault”标签,然后点击“打开FileVault”。你可以使用Apple ID解锁硬盘,也可以选择一个唯一的恢复密钥以防万一。登录账户密码是你的主要密码,Catalina会自动根据需要对文件进行加密和解密,你甚至不会察觉到它在工作。
    • 注意事项:为充分利用加密硬盘,需设置正确的登录模式。若设置了MacBook Air每次启动时自动登录,这会绕过FileVault加密,存在安全隐患,所以要确保必须手动登录才能访问账户。
  2. 标记你的MacBook
    • 给你的笔记本电脑做标记很有必要,你可以使用雕刻工具在电脑底部雕刻信息,或者使用永久性金属标签。这样即使你不小心遗落了电脑,大多数诚实的人可能会根据标记信息联系你归还电脑。
    • 标记内容:一些用户会选择留下姓名、地址和其他联系方式,甚至有人会把名片贴在电脑底部;而一些经常出差的用户则只留下姓名和电子邮件地址。
    • 注意:雕刻或粘贴标签可能会使你的保修或AppleCare服务失效,所以这个方法更适合旧款MacBook。
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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