最近学习的思考

程序最终的功能是体现业务需求,必须符合人们的实际需要的。最近一直在思考数据交互的问题,数据交互我觉得应该包含2个层面,一种是客户端与服务器端数据交互。这种又包含两方面。一种是同一系统的客户端直接与服务器端交互。另外一种是别的系统的客户端与服务器端的交互。其次是服务器与服务器的交互。同种系统的客户端可以与服务器非常完美的交互数据。但是第三方系统如果想与服务器很好的交互数据的话,那就需要通过统一的接口服务。这是一种契约服务。这种服务的理解至关重要,可以通过wcf来理解。

服务是公开的一组功能的集合。从软件设计角度考虑,软件设计思想经历了从函数发展到对象,从对象发展到组件,再从组件发展到服务的几次变迁。在这样一个漫长的发展旅程中,最后发展到服务的一步可以说是最具革新意义的一次飞跃。面向服务(service-Orientation,so)是一组原则的抽象,是创建面向服务应用程序的最佳实践。

可能很多人不是特别明白,为啥要产生接口了,并且双方约定。直接操作对方数据库不就能产生通信。其实这样做理论上是可行的,但是不是特别的安全。作为技术员可能看到的完全是如何实现的,并且实现起来有什么难点。以前安全各种方面。往往对业务细节理解不深。学习编程最好理解点底层知识。否则是走不太长远的。现在的编程体现已经是非常庞大,利用的技术也越来越多了。新手往往容易注重UI方面的,但是成熟的技术员往往对数据的交互,效率,安全方面理解的颇多。

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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