39、Go语言综合参考指南

Go语言综合参考指南

Go语言综合参考指南

1. 代码参考

在Go语言中, gotemplate.go 是一个基础的模板示例,以下是其代码:

package main
import (    
    "fmt"
)
const c = "C"
var v int = 5
type T struct{}
func init() {
    // initialization of package
}
func main() {
    var a int
    Func1()
    // ...
    fmt.Println(a)
}
func (t T) Method1() {
    //...
}
func Func1() { // exported function Func1
    //...
}

从这段代码中,我们可以看到Go语言的基本结构。 package main 表明这是一个可执行程序的入口包。 import 语句用于引入外部包,这里引入了 fmt 包,用于格式化输入输出。 const 关键字用于定义常量, var 用于定义变量。 init 函数会在包初始化时自动执行, main 函数是程序的入口点。

2. 格式化说明符

Go语言提供了丰富的格式化说明符,用于不同类型数据的格式化输出,以下是一些常见的说明符及其用途:

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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