gulp使用笔记

本文介绍如何利用Gulp工具进行前端自动化开发流程的设置,包括安装必要的插件、配置任务来实现本地服务器启动、文件监听、Sass编译等功能。

安装

npm install -g gulp

插件

npm install --save-dev
#简化写法:
npm i -D
gulp-connect
gulp-jshint
gulp-sass
gulp-concat
gulp-uglify
gulp-rename
//依赖声明
var gulp = require('gulp'),
    connect = require('gulp-connect'),
    watch = require('gulp-watch'),
    sass = require('gulp-sass'),
    coffee = require('gulp-coffee'),
    jslint = require('gulp-jslint');
//服务器配置
gulp.task('webserver', function () {
    connect.server({
        port: 8081,
        livereload: true,
        root: ['.', '.tmp']
    });
});
//自动刷新
gulp.task('livereload', function () {
    gulp.src(['.tmp/styles/*.css', '.tmp/scripts/*.js'])
        .pipe(watch())
        .pipe(connect.reload());
});
//sass,coffee文件处理
gulp.task('sass', function () {
    gulp.src('styles/main.scss')
        .pipe(sass())
        .pipe(gulp.dest('.tmp/styles'));
});

gulp.task('coffee', function () {
    gulp.src('scripts/*.coffee')
        .pipe(coffee())
        .pipe(gulp.dest('.tmp/scripts'));
});
//检测js错误
gulp.task("jslint", function () {
    return gulp.src(['*'])
        .pipe(jslint({
            node: true,
            nomen: true,
            sloppy: true,
            unparam: true,
            stupid: true
        }));
});
//监控文件
gulp.task('watch', function () {
    gulp.watch('styles/*.scss', ['sass']);
    gulp.watch('scripts/*.coffee', ['coffee']);
});
//默认task
gulp.task('default', ["jslint"]);
//gulp.task('default', ['sass', 'coffee', 'webserver', 'livereload', 'watch']);

Warning: JSLint will hurt your feelings.

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