云计算时代下的IT管理

在IT建设的未来道路上,云计算可谓是最耀眼的热点,Gartner已经连续多年将云计算列入战略技术榜单,据Forrester统计,2011年全球云计算市场规模达407亿美元,预计2020年这一市场将增至2410亿美元。

IT界中每一次应用的变化都会带来新一轮管理技术的革新,云计算趋势下的IT管理模式也在悄然发生着变化。与传统的IT管理模式不同,云计算强调地更多的是IT资源的按需获取和灵活调度,通俗地讲,就是获取IT资源像用水、电一样便利。

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http://www.enterprisecioforum.com/cn/blogs/%E7%9F%B3%E5%A8%9C/%E4%BA%91%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%97%B6%E4%BB%A3%E4%B8%8B%E7%9A%84it%E7%AE%A1%E7%90%86

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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