我的虚拟机命令

这是我工作时所用的虚拟机,保存一下命令。 

/usr/local/bin/qemu-system-x86_64 -enable-kvm -M pc -nodefconfig -nodefaults -rtc base=localtime,clock=host -chardev socket,id=monitor,path=/opt/keqi/monitors/a8df3155-6150-4a9e-ab94-846ff948728d82,server,nowait -mon chardev=monitor,mode=readline -smp 1 -m 2048 -name jwang -boot order=cdn -drive media=disk,file=/mnt/sdf/jwang/.VM-a8df3155-6150-4a9e-ab94-846ff948728d82/jwang_1.qcow2,if=none,id=drive-ide0-0-1,format=qcow2,cache=writethrough -device ide-drive,bus=ide.0,unit=1,drive=drive-ide0-0-1,id=ide0-0-1 -drive media=disk,file=/mnt/sda1/datastore/jwang/.VM-a8df3155-6150-4a9e-ab94-846ff948728d82/jwang_1.qcow2,if=none,id=drive-ide0-0-0,format=qcow2,cache=writethrough -device ide-drive,bus=ide.0,unit=0,drive=drive-ide0-0-0,id=ide0-0-0 -drive if=none,id=drive-fdc0-0-0,readonly=on,format=raw -global isa-fdc.driveA=drive-fdc0-0-0 -drive file=/opt/datastore/default/iso/.HOST-72cd08ba-d21e-49d2-8cde-d642492a04031/KEQI_Utils.iso,if=none,media=cdrom,id=drive-ide0-1-0,readonly=on,format=raw -device ide-drive,bus=ide.1,unit=0,drive=drive-ide0-1-0,id=ide0-1-0 -net nic,model=rtl8139,macaddr=00:e0:4c:7c:46:56,vlan=0 -net tap,script=/opt/keqi/.network/if-up,downscript=/opt/keqi/.network/if-down,ifname=tap-s0-28,vlan=0 -vga qxl -soundhw ac97 -cpu qemu64,+ssse3,+sse4.1,+sse4.2,+x2apic -spice addr=0.0.0.0,port=5904,password=11111111 -usb -usbdevice tablet -device virtio-serial-pci,id=virtio-serial0,max_ports=16,bus=pci.0 -chardev spicevmc,name=vdagent,id=vdagent -device virtserialport,nr=1,bus=virtio-serial0.0,chardev=vdagent,name=com.redhat.spice.0

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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