SpringAOP

  1. 什么是 AOP

AOP (Aspect Orient Programming),直译过来就是 面向切面编程。AOP 是一种编程思想,是面向对象编程(OOP)的一种补充。面向对象编程将程序抽象成各个层次的对象,而面向切面编程是将程序抽象成各个切面。
2 .AOP 实现分类

AOP 要达到的效果是,保证开发者不修改源代码的前提下,去为系统中的业务组件添加某种通用功能。AOP 的本质是由 AOP 框架修改业务组件的多个方法的源代码,看到这其实应该明白了,AOP 其实就是前面一篇文章讲的代理模式的典型应用。
按照 AOP 框架修改源代码的时机,可以将其分为两类:
静态 AOP 实现, AOP 框架在编译阶段对程序源代码进行修改,生成了静态的 AOP 代理类(生成的 *.class 文件已经被改掉了,需要使用特定的编译器),比如 AspectJ。
动态 AOP 实现, AOP 框架在运行阶段对动态生成代理对象(在内存中以 JDK 动态代理,或 CGlib 动态地生成 AOP 代理类),如 SpringAOP。

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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