狭隘性思维和宽广性思维

企业软件行业开发中,部分人局限于固有认知和思维,导致技术运用偏差。知识、思想等是诱因,当事人常认识不足。解决办法是跳出固有思维,以行业级、世界级眼光看待开发,根据实际情况开展工作。

在企业软件行业开发中,我们会看到这么一种思维方式——局限于自己的认知和思维方式中,对项目和企业开发的理解总是在禁锢一个圈子中,导致在项目中技术的运用是偏上加偏,错上加错,即在原本就已偏离正确开发方式的基础上进行所谓的解决问题。知识、思想、思维方式,甚至态度是导致这个问题产生的诱因,而且往往当事人还浑然不知或对问题认识不足。

跳出固有的思想思维,用宽广、世界级的眼光看行业、看工作、看开发也许是解决此问题的方法。将要求的定位提高,用行业级、世界级的要求对待自己和开发,在此基础上根据实际情况进行开发,这应该才是正确的态度、认识、思维和思想。

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泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线系统的预测任务。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,突出其在科研工程应用中的实用。; 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模型贝叶斯优化相结合,提升模型能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建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混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集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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