Gopher Daily (2020.05.09) ʕ◔ϖ◔ʔ

本篇精选了Go语言的热门话题,包括实战K8s、Decorator模式实现、为何Go成为2020年最受追捧的编程语言。同时,介绍了开源web应用防火墙、如何使用浏览器控制无人机,以及在线实践unidoc库操作PDF文件的方法。

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•慕课实战课:k8s实战 - https://coding.imooc.com/class/284.html

1.Go Decorator模式实现详解 - https://medium.com/@haluan/go-decorator-pattern-2379974077b12.开发人员说Go是2020年"最受追捧"的编程语言 - https://www.zdnet.com/article/developers-say-googles-go-is-most-sought-after-programming-language-of-2020/3.开源web应用防火墙 - https://github.com/asalih/guardian4.使用浏览器控制无人机(webrtc传输实时视频) - https://github.com/oliverpool/tello-webrtc-fpv5.unidoc发布自己的playground,gopher可以在线实践unidoc库操作pdf文件 - https://play.unidoc.io/6.uuid生成库 - https://github.com/gofrs/uuid

•gopherdaily归档:https://github.com/bigwhite/gopherdaily•编辑:Tony Bai (https://tonybai.com)

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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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