macbook怎么设置支持虚拟机

Logical Genius 2019-07-11 09:08:19
或者有没有支持的虚拟机推荐一下
...全文
343 4 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
4 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
u010706939 2020-01-15
  • 打赏
  • 举报
 回复
我是来学习的
qq_45274716 2020-01-14
  • 打赏
  • 举报
 回复
直接用parallels desktop 很方便 不过是收费的
sonick012345 2019-08-13
  • 打赏
  • 举报
 回复
paralless
lili20090907 2019-07-27
  • 打赏
  • 举报
 回复
vm, virtulbox 好像都可以啊。 只不过 vm 需要破解
CNN-BiLSTM 癫痫预测 理学学士论文项目.zip
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【移动应用分析】微信抖音支付宝高德地图使用痛点与优化策略：四款国民级APP生态变现模式及用户体验提升方案研究
【移动应用分析】微信抖音支付宝高德地图使用痛点与优化策略：四款国民级APP生态变现模式及用户体验提升方案研究
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究（Matlab代码实现）
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法，并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络（BiLSTM）对时间序列前后依赖关系的捕捉能力，构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量，能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测，适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程，展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群：具备一定机器学习和深度学习基础，熟悉Matlab编程，从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标：①应用于光伏电站功率预测系统，提升电网调度的准确性与稳定性；②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持；③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例，用于科研复现与教学参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节，同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
TrendLens慧瞰是一款基于深度学习的财经信息实时分析系统_该系统专注于对股票市场动态大宗商品价格波动金融科技政策演变宏观经济指标发布行业研报深度解析公司财报关键.zip
TrendLens慧瞰是一款基于深度学习的财经信息实时分析系统_该系统专注于对股票市场动态大宗商品价格波动金融科技政策演变宏观经济指标发布行业研报深度解析公司财报关键.zip
若依框架集成达梦数据库执行脚本
若依框架集成达梦数据库执行脚本
CPU和硬件区

1,024

社区成员

561

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
Linux /Unix kernel支持不同的硬件体系，X86, ARM, MIPS, 等等
社区管理员
  • CPU和硬件区社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章