服务计算作业五——程序包开发,Json格式序列化

本文介绍了一个自定义的JSON序列化函数实现,该函数基于标准库的功能,并增加了对自定义标签的支持,同时提供了详细的使用说明及示例。

任务要求

参考官方 encoding/json 包 Marshal 函数,将结构数据格式化为 json 字符流

  1. 必须导出 func JsonMarshal(v interface{}) ([]byte, error)
  2. 可以参考、甚至复制原来的代码
  3. 支持字段的标签(Tag),标签满足 mytag:“你自己的定义”
  4. 不允许使用第三方包

包必须包括以下内容:

  1. 生成的中文 api 文档
  2. 有较好的 Readme 文件,包括一个简单的使用案例
  3. 每个go文件必须有对应的测试文件

项目地址:GitHub

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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