python—装饰器

#1.执行@ 后面函数,并且将下面的函数名作为参数
#2.将 @后面函数的返回值重新复制给原函数,因为被装饰的是函数,所以内层在镶套一个函数
def outer1(func):
    def interf():
        print(111)
        #原函数
        r=func()
        print('end')
        #原函数的返回值
        return r
    #将其现在的返回值替代原函数重点一定要是函数没有括号
    return interf

@outer1
def f1():
    print('1')
#执行最外层函数,将其下面的函数值当做参数
#将返回值从新复制给f
f1()

其实装饰器就是,将原函数重新内置在装饰器中,


二,多层装饰器

#1.执行@ 后面函数,并且将下面的函数名作为参数
#2.将 @后面函数的返回值重新复制给原函数
def outer1(func):
    def interf():
        print(111)
        #原函数
        r=func()
        print('end')
        #原函数的返回值
        return r
    #将其现在的返回值替代原函数重点一定要是函数没有括号
    return interf

def outer2(func):
    def inter(*args, **kwargs):
        print ("最外层的装饰器")
        r=func()
        return r
    return inter

@outer2 #最外层实际装饰的是最内层装饰后的原函数 
@outer1
def f1():
    print('1')
#执行最外层函数,将其下面的函数值当做参数
#将返回值从新复制给f
f1()


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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