面试5-线程

Java线程

Java线程面试题 Top 50  

http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3958019.html

Java多线程系列目录(共43篇)

http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/java_threads_category.html

对Java Serializable(序列化)

http://xiebh.iteye.com/blog/121311

Java多线程系列--“基础篇”05之 线程等待与唤醒

http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3479224.html

Java并发编程:Lock和synchronized区别

http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3923167.html

Java集合类源码解读

http://blog.youkuaiyun.com/column/details/lc-java-collection.html

Java线程-线程池

ThreadPoolExecutor的基本使用 | 三石·道

http://www.molotang.com/articles/514.html

ThreadPoolExecutor运转机制详解

http://blog.youkuaiyun.com/cutesource/article/details/6061229

hotspot1.7ThreadPoolExecutor代码解析

http://freish.iteye.com/blog/1766965

JAVA线程池ThreadPoolExecutor与阻塞队列BlockingQueue .

http://my.oschina.net/u/1398304/blog/376827

Java线程-同步工具类

深度解析Java8 – AbstractQueuedSynchronizer的实现分析(上)

http://ifeve.com/jdk1-8-abstractqueuedsynchronizer/

深度解析Java8 – AbstractQueuedSynchronizer的实现分析(下)

http://ifeve.com/jdk1-8-abstractqueuedsynchronizer-part2/

并发工具类(二)同步屏障CyclicBarrier

http://ifeve.com/concurrency-cyclicbarrier/

深度解析Java 8:JDK1.8 AbstractQueuedSynchronizer的实现分析(上)

http://www.infoq.com/cn/articles/jdk1.8-abstractqueuedsynchronizer

java -- 偏向锁

http://blog.163.com/silver9886@126/blog/static/35971862201472274958280/

聊聊并发(二)Java SE1.6中的Synchronized

http://ifeve.com/java-synchronized/

JVM内部细节之二:偏向锁(Biased Locking)

http://www.cnblogs.com/javaminer/p/3892288.html

Java线程面试题Top50

http://blog.youkuaiyun.com/werm520/article/details/38731095

Java中的锁-Lock接口解析

http://blog.youkuaiyun.com/canot/article/details/52050633


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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值