android JSON数据详细

本文详细介绍了JSON(JavaScript Object Notation)数据交换格式的特点和优势,包括其良好的可读性、编写便捷性和跨平台数据交换能力。作为一种轻量级的数据格式,JSON已广泛应用于不同编程语言和平台间的通信。

1、JSON(JavaScript Object Notation) 定义:

一种轻量级的数据交换格式,具有良好的可读和便于快速编写的特性。业内主流技术为其提供了完整的解决方案(有点类似于正则表达式,获得了当今大部分语言的支持),从而可以在不同平台间进行数据交换。JSON采用兼容性很高的文本格式,同时也具备类似于C语言体系的行为。 – Json.org

http://blog.youkuaiyun.com/etmanwenhan/article/details/12650669

http://www.cnblogs.com/qianxudetianxia/archive/2011/07/22/2079979.html

 

 

转载于:https://my.oschina.net/u/2902720/blog/1634230

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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