19、Chef 定义:创建可重用参数化宏的实用指南

Chef 定义:创建可重用参数化宏的实用指南

1. 定义的特性与适用场景

在 Chef 中,定义(definitions)是一种有用的工具,但也有其特性和局限性。定义本质上是对其他资源的包装,本身并不定义任何操作,因此不能被其他资源通知。例如,当我们使用如下通知示例时:

notifies :restart, resources(:service => "httpd")

这里实际发生的是名为 httpd 的服务资源被通知执行重启操作。而定义不能像这样被通知。

那么,什么时候创建定义合适,什么时候不合适呢?如果使用定义来定义难以用现有资源构建的行为,或者希望其他资源能够通知该行为,那么可能应该考虑实现轻量级或重量级资源和提供者(LWRPs 和 HWRPs)。但如果想要为常用的资源集合和配方代码创建一个可重用的包装器,定义可能是一个不错的选择。

2. 定义示例 1:骨架代码

下面通过一个具体的例子来深入了解定义的创建。假设 AwesomeInc 公司创建了一个定制的库存管理工具 “awesomeator”,并正在创建一个食谱来安装和配置该工具在全球各地所需的各种变体。在安装该工具之前,需要为其创建一个配置文件和目录结构来存储数据。为了使这些准备步骤可以作为一个单一资源来处理,我们将创建一个名为 awesomeator_prepare 的定义。

首先,创建定义所需的最小代码。所有定义都需要放在食谱的 /definitions 文件夹下。将

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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