iOS公司开发者账号申请(详细申请记录2015-07-09)

前言:因公司需要一个公司开发者账号。在网上找了资料自己动手申请了一遍。不过网上的教程对于新手来说的话还是不容易看懂的。所以今天详细的介绍一下申请流程。苹果开发者账号分为 个人(individual),公司(company),企业(enterprise)三种类型。个人账号只能有一个开发者,公司账号允许多个开发者协作开发,企业账号其App只能用于内部员工使用,是无法对外公开的。所以,通常情况下大家都是选择个人或者公司账号。

iOS开发交流群:98787555

2015年07-09开始申请

一、首先苹果开发者中心:https://developer.apple.com/programs/


  • 二、 点击 Enroll 进入申请界面



    三、 鉴于我们是申请公司开发者账号,所以我们需要申请一套邓白氏编码。单击 Learn more进入邓白氏主页

    四、 单击D-U-N-S Number look up tool 进入邓白氏申请界面。这里的信息还是填写专业点。因为毕竟全部都要用英文填写!邓白氏编码申请提价后回复我的邮件是07-18号或者更早给我使邓白氏编码使用权。反正要好几天吧应该(注意:这里是已登录appleID 的情况下。如果未登录。请看第五节申请AppleID

  • 五、申请apple id(申请完就要到你填写的两个邮箱中去验证关联。我现在都准备好了!坐等邓白氏编码。)



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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