9、Capistrano:标准任务与自定义任务使用指南

Capistrano:标准任务与自定义任务使用指南

1. 标准任务介绍

全球开发者不断对 Capistrano 进行改进。要查看当前内置任务的名称和描述,可使用 cap -T 命令。该命令还会显示你自己定义的带有描述的自定义任务。在 Rails 应用的根目录下,执行以下命令:

local$ cap -T

以下是一些实用的内置任务:
- cap deploy:migrate :利用 Rails 迁移系统更新数据库或操作数据。此任务会迁移当前部署的代码,因此需先执行 deploy 任务,或者使用复合任务 deploy:migrations 以保持同步。
- cap deploy:rollback :当出现问题时,可使用此任务回滚到代码的上一个版本。该任务会激活上一次的发布版本,你可以连续多次运行此任务,逐步回滚到更旧的版本。但需注意,此任务仅使用之前部署到服务器的版本,而非仓库中更旧的标记版本,且不会触及数据库。若旧版本代码需要向下迁移,你需手动恢复到之前的迁移版本。
- cap deploy:cleanup :该任务会从 releases 文件夹中删除旧版本。默认情况下,会保留最新的五个版本,你可以在配方中使用 :keep_releases 变量来配置保留的版本数量。你可以设置 after "deploy

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值