第二周【项目0】 宣告主权

本文介绍了一个简单的C++程序,用于输出指定的个人信息。包括程序的基本结构、输出内容和运行结果,以及作者的学习心得。通过这个实例,读者可以复习C++中关于程序输出的基础知识。
/*
 * Copyright(c) 2015,烟台大学计控学院
 * All rights reserved.
 * 文件名称 :1.cpp
 * 作    者 :朱绍懿
 * 完成时间 :2015年 9月11日
 * 版 本 号 :v1.0
 *
 * 问题描述 :输出“Hello, world! My name is Zhu Shaoyi. I am coming, where you are?”
 * 输入描述 :无
 * 程序输出 :Hello, world! My name is Zhu Shaoyi. I am coming, where you are?
 */


#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
    cout<<"Hello, world! My name is Zhu Shaoyi. I am coming, where you are?"<<endl;


    return 0;


}


运行结果:

知识点总结:

     简单温习了C++中最基本的对于程序的输出和运行程序。

学习心得:

    精心准备了在优快云网站上编写的第一个博客,希望以后可以更深入的学习!


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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