Yaml语法

编写docker-compose文件时发现,yaml有格式上的语法要求

基本格式要求
1,YAML大小写敏感;
2,使用缩进代表层级关系;
3,缩进只能使用空格,不能使用TAB,不要求空格个数,只需要相同层级左对齐(一般2个或4个空格)

贴一个mysql的yml文件

version: '3'
services:
#mysql前必需加空格表示层级
    mysql:
#相同层级必需左侧对齐
        container_name: m
        ysql
        image: mysql:5.7
        ports:
            - "3306:3306"
        environment:
            MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456
        volumes:
            - "/Users/zhangqi/Home/Docker/data/mysql:/var/lib/mysql"

对象
使用冒号代表,格式为key: value。冒号后面要加一个空格:
key: value

可以使用缩进表示层级关系;

key: 
    child-key: value
    child-key2: value2
内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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