16、字节码操作码表解析与应用

字节码操作码表解析与应用

1. Java 字节码操作码表

Java 字节码存在于 Java 类文件的代码属性部分。以下是 Java 字节码到操作码的映射表:
| Opcode | Hex Value | Opcode Mnemonic |
| — | — | — |
| 0 | (0x00) | Nop |
| 1 | (0x01) | aconst_null |
| 2 | (0x02) | iconst_m1 |
| 3 | (0x03) | iconst_0 |
| 4 | (0x04) | iconst_1 |
| 5 | (0x05) | iconst_2 |
| 6 | (0x06) | iconst_3 |
| 7 | (0x07) | iconst_4 |
| 8 | (0x08) | iconst_5 |
| 9 | (0x09) | lconst_0 |
| 10 | (0x0a) | lconst_1 |
| 11 | (0x0b) | fconst_0 |
| 12 | (0x0c) | fconst_1 |
| 13 | (0x0d) | fconst_2 |
| 14 | (0x0e) | dconst_0 |
| 15 | (0x0f) | dconst_1 |
| 16 | (0x10) | bipush |
| 17 | (0x11) | sipush |
| 18 | (0x12) | ldc |
| 19 | (0x13) | ldc_w |
| 20 |

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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