记一次实验室电脑升级过程......

本文记录了作者在实验室主机上安装Windows 10与Ubuntu双系统的经历,特别是解决了引导加载问题,并分享了在配置不足的情况下进行AOSP编译所遇到的问题及解决方案。

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这个月又在反反复复折腾实验室的主机,配置i5、8g、1TB机械+256ssd。ssd是之前笔记本ssd升级了换下来的,在ssd上安装了win10。最近有了用服务器的需求,因此开始装双系统。

由于之前安装双系统是win10+ubuntu 都装在1TB的机械硬盘上,引导ubuntu很简单,用easybsd增加一个引导到boot分区即可。但是这次我把win10装到了ssd上,ubuntu装到了机械硬盘上,引导ubuntu时踩了一下坑,最后通过把/boot安装在ssd上解决。

安装完双系统终于开始折腾了。但是编译AOSP时老是遇到jack虚拟机的错误,各种google之后最终定位到内存不够的问题上来。扫了一下实验室一些废弃的台式机,最终联系了一个学长,准备借他不用的内存条一用。等我拆开他的主机发现内存条早已不翼而飞。。遂拆另一台更古老的电脑,发现四根插槽上放着2+2的内存条。嗯,将就用吧。结果打开实验室的电脑发现只有两个插槽...

OK。遥想去年编译AOSP时笔记本是12g,因此看了一下内存参数,jd下单一根金士顿 1600MHz的内存条。拆开安装,遇到硬盘不显示、显示器花屏等,差点怀疑人生。

最终,顺利的安装上了12g内存条,继续编译aosp,hope me good luck 

 

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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