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关于mongoDB数据转出为EXCEL文件
mongoexport -d text -c ippool -f ip,verify --type=csv -o …/ippool.csv
数据库db 表 字段 输出文件类型 文件路径

maven常用仓库地址

修改指导:https://blog.youkuaiyun.com/qq_27292113/article/details/52385445?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-3.not_use_machine_learn_pai&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-3.not_use_machine_learn_pai
http://mvnrepository.com/
http://search.maven.org/
http://repository.sonatype.org/content/groups/public/
http://people.apache.org/repo/m2-snapshot-repository/
http://people.apache.org/repo/m2-incubating-repository/

Chrome-Driver驱动下载

https://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/
PS:可以直接将驱动复制到chrome.exe同级目录下

java.lang.IllegalMonitorStateException

这个异常指的是对象资源没有进行加锁处理,需要给目标对象添加synchronized(-对象-){-相关操作-}

python 第三方库下载地址

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

python manage repository 下载镜像

PS:选1-2个就行,推荐阿里云
阿里云:https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中理工大学:https://pypi.hustunique.com/
山东理工大学:https://pypi.sdutlinux.org/
豆瓣:https://pypi.douban.com/simple/

MySql下载地址

https://downloads.mysql.com/archives/community/

##ubuntu镜像源更新报错原因之一
1、建议更换国内软件源
2、更换python版本

Python网络编程

https://www.cnblogs.com/pythonPath/p/12402760.html

paddle fcn8s网络训练模型和读取模型进行预测

飞桨(PaddlePaddle)图像分割全流程实现

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PaddlePaddle是由百度自主研发的深度学习平台,自 2016 年开源以来已广泛应用于工业界。作为一个全面的深度学习生态系统,它提供了核心框架、模型库、开发工具包等完整解决方案。目前已服务超过 2185 万开发者,67 万企业,产生了 110 万个模型

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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