week 8

Awk:
常用命令选项:
指定输入分隔符,可以是字符串或者正则表达式:-F
赋值一个用户定义变量,将外部变量传递给awk:-v var=value
(每定义一个变量一个参数-v)
从脚本文件中读取awk命令:-f scriptfile
常见模式:
/正则表达式/:使用通配符的扩展集,在“/” “/” 这两根斜线之间的是正则表达式
关系表达式:使用运算符进行操作,可以是字符串或数字的比较测试
模式匹配表达式:用运算符(匹配)和!(不匹配)
BEGIN语句块、pattern语句块、END语句块
操作由一个或多个命令、函数、表达式组成,中间由换行符或分号隔开,并位于大括号内,主要部分是:
变量或数组赋值
输出命令
内置函数
控制流程语句
基本结构:
Awk ‘ BEGIN{ print “start” } pattern { commands } END{ print “end” }’ file
一个awk脚本通常由:BEGIN语句块、能够使用模式匹配的通用语句块、END语句块3部分组成,这三个部分是可选的。任意一个部分都可以不出现咋脚本中,脚本通常是被单引号或双引号中。
Awk ‘ BEGIN{ i=0 } {
i++ } END{ print i} ’ filename
Awk “ BEGIN{ i=0 }’{ i++ } END{ print i} “ filename

Linux启动流程:
第一阶段:硬件引导启动
第二阶段:GRUB2启动引导阶段
第三阶段:内核引导阶段
第四阶段:systemd初始化阶段
Mbr信息查看:dd if=/dev/sda
of=mbr.hex bs=512 count=1
(第一块硬盘中主读数据存放在mbr.hex文件中,每次读512字节,读一次)
Hexdump -C mbr.hex
Grub2信息查看:
More /boot/grub2/grub.cfg
Kernel信息查看:
More /boot/initramfs-*
Systemd信息查看:
More /etc/sys temd/system/default.target

内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现,项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,结合EAS的弹性权重共享和分阶段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了一个高度模块化和可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备一定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约和应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。结合Transformer编码器的表达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉和异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现和注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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