session基础

本文详细探讨了Session的概念,指出它基于浏览器,每个浏览器实例具有独立的Session。Session作为服务器端存储用户数据的机制,可以存储各种类型的数据,包括对象。介绍了如何通过Session[key]进行读写操作,以及如何判断Session是否存在、清除特定Session或全部Session。此外,还提到了Session的超时时间管理和重定向操作。

session 是以浏览器为基础的,每个单独打开的浏览器他们的session是不一样的

session 可以存储任何类型的数据,可以是字符,控件、

session 受服务器内存大小的限制,每个客户端都会站用内存

session["name"]="张三" 对session进行赋值,如果没有会新建 ,如果有会更新

session["cal"]=对象名;

  Session["ss_cal"] = Calendar1; 把Calendar对象保存为session;

Calendar aa = (Calendar)Session["ss_cal"]; 读取session["ss_cal"]对象

string[]  aa={"abc","abcd","ddd"}

session["name"]=aa,session 保存了数组

if(session["name"]==null) 判断session是否存在

 Session.Abandon(); 清除所有session
            Response.Redirect(Request.Url.LocalPath.ToString()); 重定向当前页面

session.timout.tostring();session对象的过期时间

session.remove("ss");清除session中r ss对象

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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