配置Sublime Text 2

这个的优点,,由于刚用,,目前能够明显感觉到的就是漂亮这一点了

这里是下载地址 戳一戳这里

这里是配置的相关文件,我提供的st2是64位版本的,其余版本的请戳上面,下载密码96e0


我提供的下载文件里,包含了一下几个文件

1.Sublime Text 2 64位安装包

2.汉化包

3.MinGW

4.cb_console_runner.exe (我放在MinGW文件夹中的orther文件夹中了)


这里是配置成c/c++ ide 的代码

1.首先你可以先把MinGW拿出来,设置下path路径

如D:\MinGw\bin


如果你放的MinGW的路径和我不一样记得改下就好,下面代码的路径也要改下

{
    "cmd": ["g++", "${file}", "-o", "${file_path}/${file_base_name}","-Wall" ,"&&","start","D:/MinGW/orther/cb_console_runner.exe","${file_path}/${file_base_name}"],
    "file_regex": "^(..[^:]*):([0-9]+):?([0-9]+)?:? (.*)$",
    "working_dir": "${file_path}",
    "selector": "source.c, source.c++",
    "shell": true,
    "encoding": "cp936",
    "variants":
    [
        {
            "name": "Run",
            "cmd": ["start","D:/MinGW/orther/cb_console_runner.exe","${file_path}/${file_base_name}"]
        }
    ]
}

下载好我提供的文件后,首先,你可以去百度下,怎么破解和汉化,汉化文件,我已经提供了


然后把上面的这段代码,复制粘贴到

工具->编译系统->新编译系统中

保存的文件名为G++.submine_build,后缀名一定要是这个


然后,再设置下快捷键

偏好 -> 键绑定-用户

添加这段代码

{ "keys": ["f9"], "command": "build"}

你也把快捷键设置成文别的

这是编译并且运行


听说挺好用的,那我就用用试试看嘛

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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