3、编程基础与C语言函数解析

编程基础与C语言函数解析

1. 编程语言选择

如果你想开发具有Mac风格界面(如按钮、滚动条和窗口)的应用程序,需要先掌握C语言,接着学习Objective - C,再学习Cocoa。Objective - C是一种面向对象的编程语言,与C语言类似,但更适合处理对象。对象是代表程序各部分的代码块,例如滚动窗口、图像或菜单。Cocoa则是一组庞大的对象集合,代表了Mac系统的所有元素,Objective - C和Cocoa是为协同工作而设计的。

若想开发运行在iPhone或iPod Touch上的应用程序,可参考相关资料,其重点是Cocoa Touch,这是专为iPhone和iPod Touch设计的对象集合。学习路径如下:
|开发目标|学习步骤|
| ---- | ---- |
|Mac应用程序|先掌握基础,接着学习Objective - C,再学习Cocoa|
|iPhone或iPod Touch应用程序|先掌握基础,接着学习Objective - C,然后学习Cocoa Touch|

资料获取:相关资料可在指定网站获取。

2. 编程过程

大多数计算机程序始于源代码,源代码是由一系列指令组成的,它告诉计算机要执行的操作。源代码使用特定的编程语言编写,如C语言,每种编程语言都有其特定的规则。

以计算1到10的数字之和为例,用日常英语编写的源代码可能如下:

Hi, Computer!
Do me a favor. Take the numbers from 1 to 10,
add them 
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。
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