3、Rails开发环境搭建与应用创建指南

Rails开发环境搭建与应用创建指南

1. 安装与版本选择

1.1 安装Ruby和Rails

可以将Ruby版本切换到1.9.3,并将其设为新终端会话的默认Ruby解释器,使用以下命令:

$ rvm --default 1.9.3

使用以下命令验证安装是否成功:

$ rails -v

若安装遇到问题,可参考相关网站上“Troubleshooting Your Install”部分的建议。

1.2 选择Rails版本

之前的步骤帮助你安装了最新版本的Rails,但有时你可能不想使用最新版本。比如,你想使用与特定开发环境匹配的Rails版本,或者在一台机器上开发,在另一台有特定Rails版本的机器上部署。
- 查看已安装的Rails版本:

$ gem list --local rails
  • 验证默认运行的Rails版本:
$ rails --version

该命令应返回3.2.0或更新的版本。
- 安装其他版本的Rails:

$ gem install rails --versi
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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