ES6——变量的结构赋值

这篇博客探讨了JavaScript中的结构赋值概念,包括数组和对象的解构。通过示例展示了如何从数组`F4`中解构出变量`xiao`, `liu`, `zhao`, `song`,以及如何对对象`zhao`进行解构,提取出`name`, `age`和`xiaopin`属性。示例中强调了解构赋值在简化代码和提高可读性方面的作用。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Document</title>
</head>

<body>
    <script>
        // ES6 允许按照一定模式从数组和对象中提取值,对变量进行赋值,
        // 这就是结构赋值。
        // 1. 数组的结构
        /*const F4 = ['小沈阳', '刘能', '赵四', '宋小宝'];
        let [xiao, liu, zhao, song] = F4;
        console.log(xiao);
        console.log(liu);
        console.log(zhao);
        console.log(song);*/
        // 2. 对象的结构
        const zhao = {
            name: '赵本山',
            age: '70',
            xiaopin: function() {
                console.log("我可以演小品");
            }
        };
        let {
            name,
            age,
            xiaopin
        } = zhao;
        console.log(name);
        xiaopin();
    </script>
</body>

</html>

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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