曾几何时,还是游吟长安的醉客

作者分享了从热衷古风文学到专研技术的心路历程,回忆大学时期撰写古风文章的乐趣,如今虽专注于技术,但仍保留着那份对古风的热爱。

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上标题图


曾几何时,还是游吟长安的醉客,日携竹笛,夜饮星辉,随风潇尔。。。

国庆节放假 ~ 话说在简书撰技术博客良久了,抽个空另谈别趣。

曾经游迹古风此间,

今时若同学有兴交流,自当还是棋乐茶酒相迎。

大一时分,仍持一学期拈一长文之习,
字句斟酌,游笔墨纸,心中所想,借诗而道,也算畅快,
以下方为大一下所笔拙作一篇,投文学社公众号,

若有兴趣,或可一观。

另,投蜀江文学,今时道是,历两年风雨,再观当时文风,觉来还方青涩稚气,若有大佬临观,还望不笑话:

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现专研技术了,收不下心去看多些文字、写些长文,

或许留心的朋友可看到笔者简书专题栏的图用的都古风,算念念过往尔尔。

现在,也即偶尔茶足饭饱,步路课室,会稍稍放空,捏造些那短句,发作朋友圈,微言意气,

以下方是最近一则:

果秋风一起,人总是善感些的 ~



至此

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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