目录

这是一份从2017年至2018年的iOS技术周报合集,涵盖了多个主题,包括iOS签名原理、响应链、系统跳转、通知、缓存机制、3D Touch、神经网络、哈希表、Swift特性和更新、GPUImage源码解读、Core ML、ARKit等。每期周报都包含了多篇技术文章,深入探讨了iOS开发中的关键技术和最新趋势。

Weekly 第一期(2017.03.31)

Weekly 第二期(2017.04.07)

Weekly 第三期(2017.04.14)

Weekly 第四期(2017.04.21)

Weekly 第五期(2017.04.28)

  • 放假(无内容)

Weekly 第六期(2017.05.05)

Weekly 第七期(2017.05.12)

Weekly 第八期(2017.05.19)

Weekly 第九期(2017.05.26)

Weekly 第十期(2017.06.02)

Weekly 第十一期(2017.06.09)

Weekly 第十二期(2017.06.16)

Weekly 第十三期(2017.06.23)

Weekly 第十四期(2017.06.30)

Weekly 第十五期(2017.07.07)

Weekly 第十六期(2017.07.14)

Weekly 第十七期(2017.07.21)

Weekly 第十八期(2017.07.28)

Weekly 第十九期(2017.08.04)

Weekly 第二十期(2017.08.11)

Weekly 第二十一期(2017.08.25)

Weekly 第二十二期(2017.09.01)

Weekly 第二十三期(2017.09.08)

Weekly 第二十四期(2017.09.15)

Weekly 第二十五期(2017.09.22)

Weekly 第二十六期(2017.09.29)

Weekly 第二十七期(2017.10.13)

Weekly 第二十七期(2017.10.20)

Weekly 第二十八期(2017.10.27)

Weekly 第二十九期(2017.11.03)

Weekly 第三十期(2017.11.10)

Weekly 第三十期(2017.11.17)

Weekly 第三十一期(2017.11.24)

Weekly 第三十二期(2017.12.01)

Weekly 第三十三期(2017.12.08)

Weekly 第三十四期(2017.12.15)

Weekly 第三十五期(2017.12.22)

Weekly 第三十六期(2017.12.29)

Weekly 第三十七期(2018.01.05)

Weekly 第三十八期(2018.01.12)

Weekly 第三十九期(2018.01.19)

Weekly 第四十期(2018.01.19)

Weekly 第四十一期(2018.01.26)

赶项目进度,暂停

Weekly 第四十二期(2018.02.02)

赶项目进度,暂停

Weekly 第四十三期(2018.02.09)

赶项目进度,暂停

Weekly 第四十四期(2018.02.16)

放假

Weekly 第四十五期(2018.02.23)

放假

Weekly 第四十六期(2018.03.02)

放假

Weekly 第四十七期(2018.03.09)

Weekly 第四十八期(2018.03.16)

Weekly 第四十九期(2018.03.23)

Weekly 第五十期(2018.03.30)

Weekly 第五十期(2018.04.06)

放假

Weekly 第五十一期(2018.04.13)

Weekly 第五十二期(2018.04.20)

Weekly 第五十二期(2018.04.27)

放假

Weekly 第五十三期(2018.05.21)

Weekly 第五十四期(2018.05.28)

Weekly 第五十五期(2018.06.22)

Weekly 第五十六期(2018.07.01)

Weekly 第五十七期(2018.07.09)

Weekly 第五十八期(2018.07.16)

Weekly 第五十九期(2018.07.23)

Weekly 第五十九期(2018.07.23)

Weekly 第六十期(2018.08.06)

Weekly 第六十一期(2018.08.13)

Weekly 第六十二期(2018.08.27)

Weekly 第六十三期(2018.09.03)

Weekly 第六十四期(2018.09.10)

Weekly 第六十五期(2018.09.25)

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值