6、.NET 数字、值类型与字符串操作全解析

.NET 数字、值类型与字符串操作全解析

计算器应用的完善

最初计算器的 Add() 方法声明虽然可行,但在可相加的数字类型上存在严重限制。为完善计算器,需用不同类型声明 Add() 方法,并添加其余运算。可用于声明 Add() 方法的类型有三种:
- Long :能解决两个极大数字(如 20 亿)相加的问题,但无法处理小数相加,如 1.5 + 1.5。
- Double :可解决极大或极小数字相加问题,也能用于小数相加。通常是个不错的选择,但在处理极大数与极小数运算时可能出现精度问题。
- Decimal :总体是个好方法,适用于所有精度类型,但在进行加、减或其他数学运算时速度最慢。

综合来看,最简单通用的数值数据类型是 Double ,它精度良好且速度相对较快。计算器的完整实现代码如下:

Public Class Operations
    Public Shared Function Add(ByVal number1 As Double, ByVal number2 As Double) As Double
        Return number1 + number2
    End Function
    Public Shared Function Divide(ByVal number1 As Double, ByVal number2 As Doubl
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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