Hyderabad杂记-4

本文介绍了印度的饮水习惯和公共饮水方式,特别提到了印度人普遍不喝热水,公共场所提供的饮用水通常不配备一次性杯子,而是使用公用杯子,人们通常仰头饮水以避免杯子接触嘴唇。

搜寻网上流传的印度攻略,基本上都提到在印度喝水要十分小心,因为印度水质较差,普通的饮用水可能不卫生,最好买瓶装的纯净水。

在Hyderabad这一小段时日,小心谨慎,倒也没出过什么问题。旅馆每天从桶装水中灌装几瓶水提供各房间饮用。在一般公司等公共场所也会有饮水机。只是发现公共场所的饮水风俗很有特色,除了热饮之外,普通饮用水的地方很多不提供一次性纸杯或塑料杯,取而代之的是一个公用杯子。大家喝水的时候都是仰着头,杯不沾唇地把水倒入口中,环保经济角度来说无与伦比,只是觉得不太习惯。

多数中国人(日本,韩国也是)喜欢喝口热水,特别是有喝茶习惯的人或者在天气寒冷的地方。不过走出国门,想要喝上热水还真不见得是件容易的事。印度就没有喝热水的习惯。在普通条件的旅馆,肯定是不提供热水的,也没有任何可供烧水的设备。想要喝点热的,就要喝咖啡或者红茶之类的。好在当地气候炎热,多少也降低了喝热水的需求。

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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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