“神出鬼没”的Go包依赖 | Gopher Daily (2020.12.24) ʕ◔ϖ◔ʔ

Go技术精选:依赖管理、PHP迁移、BitTorrent实现与安全强化

祝所有Gopher平安夜快乐!

每日一谚:One of the key advantages of Go Interface is that there are no dependence between interface and its implementation.

Go技术新闻

  1. Go包依赖不仅混乱,而且神出鬼没 - https://dlorenc.medium.com/the-dependency-jungle-841bd1c7bce0

  2. 从PHP(Laravel)迁移到Go - https://mp.weixin.qq.com/s/DIalCpxno699DiEJp3-CTA

  3. 使用Go从头构建一个BitTorrent客户端 - https://blog.jse.li/posts/torrent/

  4. 对Go2的思考与一些想法 - https://www.reddit.com/r/golang/comments/kiz8rf/go2_thoughts_and_ideas/

  5. 基于Google通用表达式语言(CEL)的决策和触发Go框架 - https://github.com/graphikDB/trigger

  6. 著名Go WebRTC框架pion发布v3.0.0版本 - https://github.com/pion/webrtc/wiki/Release-WebRTC@v3.0.0

  7. 使用namespace提高k8s和容器安全性 - https://kinvolk.io/blog/2020/12/improving-kubernetes-and-container-security-with-user-namespaces/

  8. 使用linux用户namespace加强容器安全性 - https://netflixtechblog.com/evolving-container-security-with-linux-user-namespaces-afbe3308c082

  9. 使在Rancher集群上安装和使用Cilium详解 - https://www.puzzle.ch/de/blog/articles/2020/12/23/cilium-on-rancher

  10. comic-mono字体尝试一下!- https://dtinth.github.io/comic-mono-font/

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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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