学习编程实用方法-亲测有效

本文提供了提高编程学习效率的方法:放慢速度深入理解而非死记硬背,做练习时动手写代码,睡前阅读巩固记忆,与他人讨论并保持好奇心。通过这些策略,可以增强理解和记忆,使学习过程更有效。
  1. Slow down. The more you understand, the less you have to memorize.
    Don’t just read. Stop and think. When the book asks you a question, don’t just skip to the answer. Imagine that someone really is asking the question. The
    more deeply you force your brain to think, the better chance you have of learning and remembering.

  2. Do the exercises. Write your own notes. We put them in, but if we did them for you, that would be like having someone else do your workouts for you. And don’t just look at the exercises. Use a pencil. There’s plenty of evidence that physical activity while learning can increase the learning.

  3. Make this the last thing you read before bed. Or at least the last challenging thing.

  4. Talk about it. Out loud.

  5. Drink water. Lots of it.

  6. Listen to your brain.

  7. Feel something.

  8. Write a lot of code!

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架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预效果分析,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(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问题,如能源出力预、电力负荷预、环境数据预等;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场景中验证效果。
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