视频与音频:html5

视频/音频:vidio,audio
1.controls:控制控件的显示,属性值只能为controls
某些属性只有两种状态:可以不写属性值,要写的话必须以属性名为属性值
这种属性叫做布尔属性;在html5中可以不写属性值

2:autoplay:自动播放(布尔属性)但一般网站都会禁止自动播放,因为突然有声音可能会对用户造成不好影响
3:muted:静音播放,一般配合自动播放,这样视频就能播放了
4:loop:循环播放,布尔属性

<vidio src='地址' controls autoplay muted loop></vidio>

版本兼容问题,一些低版本得浏览器不兼容这h5得新特性,所以这时候用webm格式

<vidio controls autoplay muted loop>
<source  src='地址.mp4' ></source>
<source  src='地址.webm' ></source>
</vidio>
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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