一些css样式记录(持续更新)

white-space: nowrap; 使文章不换行
首先,安装 postcss-px-to-viewport,这玩意就是核心 看名字很容易看出用途吧,把px转换成vw
vx 也可以叫自适应单位 根据可视窗口的百分比来分配vw wh
在这里插入图片描述这样就能使用vh vw了
vue 中使用省略号
display: -webkit-box;/作为弹性伸缩盒子模型显示/
-webkit-line-clamp: 1; /显示的行数;如果要设置2行加…则设置为2/
overflow: hidden; /超出的文本隐藏/
text-overflow: ellipsis; /* 溢出用省略号*/
-webkit-box-orient: vertical;/伸缩盒子的子元素排列:从上到下/
在这里插入图片描述

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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