5、探索 Access 2013:功能、应用与架构解析

探索 Access 2013:功能、应用与架构解析

1. 弃用组件及替代方案

早期 Access 中的工作流由于缺乏启动、进行和完成时的脚本事件,导致其采用率较低。对于使用工作流的用户,有两种替代方案:
- 使用表单和 VBA :VBA 能够完全实现自动化操作,如生成报告、创建并发送电子邮件,且比使用流程图脚本编写的 SharePoint 工作流更灵活。
- 使用表事件宏 :基于数据的插入、更新或删除执行自定义操作。

Access 长期支持 Microsoft 源代码控制接口(MSSCCI),但由于 Access 表单和报表对象是二进制对象,多个开发者无法同时编辑同一对象,只有 VBA 模块可以。若要迁移到 Access 2013 并继续使用源代码控制,可采用以下方法:
- 手动使用未公开的 SaveAsText 和 LoadFromText 方法将表单和报表对象导出和导入为文本,在文件系统中进行更新和提交操作。
- 探索使用不依赖 MSSCCI 的插件,如 OASIS - SVN,它可以自动执行 SaveAsText/LoadFromText 过程。

自 Access 2007 起,打包向导可用于创建 Windows 安装程序模板,还能创建引导程序检查并下载 Access 运行时。但对于复杂的 Access 解决方案,通常还需要第三方打包软件,如 Inno Setup、InstallShield 或 Wix。

早期的升级向导用于将 Access 表转换为 SQL Server 表,但已多年未更新。新的 SQL Server Migration

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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