程序员的道路还在坚持没有放弃

从2020年初开始学习至今,克服了疫情和个人挑战,完成了包括框架和微服务在内的多项技术的学习。虽然主要专注于Web开发,但始终坚持游戏开发的梦想,并在业余时间涉猎了游戏引擎、特效等领域的知识。

        从2020年初开始学习,到今2022年末,马上要去找工作了,一路走来十分坎坷.

        有不间断的疫情,还有时而颓废的自己,不过,总算还是坚持走来,框架,微服务的相关东西也相继陆陆续续学完.

        不是不更新博客了,而是发现用一些本地工具写.md格式的笔记很方便,而在线编辑器还有陆陆续续的网络问题或者小BUG于是乎基本属于半放弃状态,但是偶尔也会记录一些零碎的东西,总的来说还是记得比较杂.

        后续还会继续努力,虽然现在学的未来做的都是web开发,但是依然要坚持自己最初的梦想,做一款属于自己的,好玩的游戏,不将就,不勉强的,所以我也在业余零碎的时间看过一些游戏引擎,游戏特效,美术设计,电子绘图,音乐制作,甚至于还有配音...不过配音的话是可以放弃了(哭笑)

        未来还需努力,望各位行路人共勉之.

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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