非常重要非常重要的学习方法!辞职回家就该这么学!

本文强调了动手实践在编程学习中的重要性。通过亲自编写代码,学习者能够深入理解逻辑和步骤,增强记忆并提高学习效率。文章分享了作者通过动手实践获得的深刻体会,指出这是掌握应用技能的关键。

应用的东西你得自己敲一遍才懂!
应用的东西你得自己敲一遍才懂!
应用的东西你得自己敲一遍才懂!
就比如上面我讲的流程,如果你自己看了一遍之后动手敲了一遍,哪个环节卡住了,你就会思考,这个环节的逻辑/步骤是什么,然后得到这个环节该怎么做!你就明白了步骤和逻辑!!!再加上做个笔记!!哦吼!你就肯定懂了!

噢,TM的我算是明白为什么知乎的那些大神不断的强调要动手动手动手了,现在真的很有感触啊!!!真是要动手之后才知道自己哪个环节的逻辑不理解,然后做笔记加强理解和标注的。
这样的学习效率才高啊!你快的快学不懂有啥用?到头来还不是要回头重看花时间搞懂?所以说还不如直接就一遍学懂,慢慢来,这样才是真正的高效率
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啊!!!!一定要敲代码啊!一定要动手敲代码啊!!!!
我敲了之后才理解了这么多!才有思路!!!还做了这么多注释!!!NICE增强理解!
应用的一定要动手敲代码!!!

关键是你动手敲了的代码,你可以自己注释自己的理解,以后方便回顾啊!
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妈的,真的有用啊!自己敲一敲那种感觉那种思路就来了!!!

难怪那些培训班最快都要4个月,我一开始还以为是他们太慢了,其实不是,你一定要动手的,你再动手加上搞懂的情况下才能真正的明白的
如果就是像你现在这样只看视频,那肯定一个上午就够了,但是让你实际操作你是不会的,
而且后面你会忘的,无法理解的

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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