22、轻量级资源与提供者(LWRP)深入解析

轻量级资源与提供者(LWRP)深入解析

1. 资源命名规则

在使用资源时,需要了解其命名规则。Chef 会根据包含资源的 cookbook 名称和资源目录中的文件名动态构建每个 LWRP 资源的名称。例如,若资源位于 testcookbook 中,且在其 resources 目录下的 awesomeator.rb 文件中定义,那么该资源的名称就是 testcookbook_awesomeator ,在 recipe 中的使用方式如下:

testcookbook_awesomeator "foo" do
  ...
end

不过,若资源定义位于 /resources/default.rb 中,Chef 会仅使用包含该资源的 cookbook 名称来命名资源。此外,包含 LWRP 的 cookbook 名称中的连字符会被转换为下划线。例如,若有一个名为 awesome-cookbook 的 cookbook,其中 foo.rb 文件定义了一个资源,那么在 recipe 代码中使用该资源时,名称应为 awesome_cookbook_foo

2. 创建提供者

在定义了资源支持的操作和属性后,需要创建一个提供者来实现这些操作。以下是创建提供者的步骤:
1. 提供者存于 cookbook 的 /provide

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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