51、Java 泛型编程:从基础到应用

Java 泛型编程:从基础到应用

1. 泛型类型声明

泛型类型声明允许我们创建可以处理多种数据类型的类和接口。以 Cell<E> 类的声明为例,它将 Cell 声明为一个泛型类,其中类型变量 E 是该泛型声明的类型参数。当使用 Cell<String> 这样的类型名称时,提供了具体的类型参数( String )来替换泛型类型参数( E ),就引入了参数化类型。这类似于方法调用过程,其中声明的参数被赋予具体参数的值,因此使用 Cell<String> 这样的参数化类型也称为泛型类型调用。

泛型类型声明可以包含多个用逗号分隔的类型参数。例如, Map 接口定义了键和值之间的泛型映射,声明为 interface Map<K, V> ,其中 K 是键类型的参数, V 是值类型的参数。

当定义一个泛型类时,该泛型类的所有调用只是该类的不同表达。声明变量 strCell Cell<String> 只是告诉编译器 strCell 将引用一个 Cell<E> 类型的对象,其中 E String ,而不是让编译器创建一

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,提升了模的预测精度与化能力,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模与贝叶斯优化相结合,提升模性能;③掌握Matlab环境下深度学习模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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