自增和自减

=和==

  1. “=”是赋值运算
  2. “==”是比较运算

自增
i++和++i的区别

int a=0;
int c=0;
int b=1;
a=b++;//此时先执行赋值运算,在进行自增运算得到的结果为a=1,b=2
c=++b;//此时先执行自增运算,在进行赋值运算得到的结果为b=3.c=3

自减
i–和--i的区别

int a=0;
int c=0;
int b=4;
a=b--;//此时先执行赋值运算,在进行自减运算得到的结果为a=4,b=3
c=--b;//此时先执行自减运算,在进行赋值运算得到的结果为b=2.c=2

a=a+b等价于a+=b
a=a-b等价于a-=b
猜猜下面四个等价于什么

  1. a=a/b
  2. a=b/a
  3. a=a*b
  4. a=b*a
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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