seam学习笔记

 
#{person.name} 代表会取Person这个组件的name属性,需要在对应的action中用@in定义一个Person值域,从而注入Person. 同理@out指定输出字段
<h:dataTable value="#{fans}" var="fan">
<h:column>
<h:outputText value="#{fan.name}"/>
</h:column>
</h:dataTable>
相当于for each输出一个list
@in @out就是Bijection双射
 
@PersistenceContext private EntityManager em; 注入一个EntityManager,
EntityManager.persist()保存实体bean为表中的一行
EntityManager.query()运行类似sql的语句
 
调用jpa存储
如果action方法返回null ,将本页刷新,如果返回一个字符串,将会切换到navigation.xml中对应的页面
按ejb3session bean的要求所有public的action方法需要在一个接口中定义 @Local
定义了@Name的POJO都可以做为一个组件,不限于ejb3.但就失去了一些ejb的优势
FacesMessages 可以访问JSF上下文中的h:message
@in@out也可以在setter/getter方法前定义
 
 
 
 
 
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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