54、微软应用开发综合指南

微软应用开发综合指南

1. IsolatedStorageSettings 类与应用生命周期管理

在开发 Windows Phone 8 应用时,应用的生命周期管理至关重要。IsolatedStorageSettings 类为我们提供了一种有效的方式来管理应用在关闭和启动时的数据存储。

在类似高尔夫球童(Golf Caddy)这样的程序中,我们可以在 App.xaml.vb 文件的 Application_Deactivated 事件处理程序里,思考哪些变量和属性值得使用键值对进行保存。例如,保存 TotalScore CurrentHole 变量是很有必要的,当然,你也可以保存当前球洞文本框的内容或程序中的其他值和属性。

IsolatedStorageSettings 类主要用于在应用关闭时保存“少量数据”,像几个关键变量的内容、重要名称的简短列表或少量关键数值集合等。若要保存大量用户数据,则可以选择打开并更新 XML 文档,甚至使用 SQL Server 数据库。

以下是一个可以添加到高尔夫球童程序中的 Application_Launching 事件处理程序示例:

Private Sub Application_Launching(ByVal sender As Object, ByVal e As LaunchingEventArgs)
    If IsolatedStorageSettings.ApplicationSett
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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