分享新浪、腾讯微博QQ空间百度空间代码

本文提供了针对不同社交平台(如新浪微博、腾讯微博、QQ空间及百度搜藏)的网页分享功能实现代码。通过这些代码示例,开发者可以轻松地为网站添加分享按钮,让用户能够方便地将内容分享到各自的社交账号中。

1、新浪微博

<a href="javascript:void((function(s,d,e){try{}catch(e){}var f='http://v.t.sina.com.cn/share/share.php?',u=d.location.href,p=['url=',e(u),'&title=',e(d.title),'&appkey=2924220432'].join('');function a(){if(!window.open([f,p].join(''),'mb',['toolbar=0,status=0,resizable=1,width=620,height=450,left=',(s.width-620)/2,',top=',(s.height-450)/2].join('')))u.href=[f,p].join('');};if(/Firefox/.test(navigator.userAgent)){setTimeout(a,0)}else{a()}})(screen,document,encodeURIComponent));"><img src="sina.gif" border="0" /></a>

2、腾讯微博

<a href="javascript:void(0)" onclick="postToWb();"><img src="sq.gif" border="0" /></a>

3、QQ空间

<a href="javascript:void(0);" onclick="window.open('http://sns.qzone.qq.com/cgi-bin/qzshare/cgi_qzshare_onekey?url='+encodeURIComponent(document.location.href));return false;"><img src="qzone.gif" border="0" /></a>

4、百度搜藏

<a href="javascript:window.open('http://cang.baidu.com/do/add?it='+encodeURIComponent(document.title.substring(0,76))+'&iu='+encodeURIComponent(location.href)+'&fr=ien#nw=1','_blank','scrollbars=

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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