win7使用win7 loader激活后,原有grub4dos未能显示

本文详细介绍了如何在更换为Win7系统后,通过管理员权限运行命令提示符,重新配置GRUB4DOS以激活Fedora系统,包括在C盘放置必要的GRUB文件、创建系统启动项并设置引导顺序。

原来的电脑是XP和fedora双系统,使用grub4dos引导fedora,后来换了win7,使用win7 loader激活后,grub4dos无法显示了。在网上找了些方法,作如下总结:

1、在C盘仍放grldr、grldr.mbr、menu.lst

boot.ini似乎可以不用了?

2、系统盘符:\windows\system32下查找到cmd命令提示符可执行文件,然后右键点击cmd可执行程序,在菜单中选择“以管理员身份运行”;

3、执行如下批处理

@echo off
cls
echo.
echo   必须以管理员运行
echo.
pause
set title=Grub4DOS
set vid=
bcdedit /create /d "%title%" /application bootsector >vid.ini
for,/f,"tokens=2 delims={",%%i,In (vid.ini) Do (
                  set vida=%%i
)
for,/f,"tokens=1 delims=}",%%i,In ("%vida%") Do (
                  set vid={%%i}
)
echo %title% created as %vid%
bcdedit /set %vid% device  partition=c: >nul
bcdedit /set %vid% path \grldr.mbr >nul
bcdedit /displayorder %vid% /addlast >nul
echo.
pause
        bcdedit /enum
pause
:exit

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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