19、Laravel 请求、响应与中间件全解析

Laravel 请求、响应与中间件全解析

1. 服务提供者注册延迟

在开发中,若想延迟服务提供者的注册,可按以下步骤操作:
- 为服务提供者设置一个受保护的 $defer 属性,并将其值设为 true
- 为服务提供者添加一个 provides() 方法,该方法返回该提供者所提供的绑定列表。

以下是示例代码:

class GitHubServiceProvider extends ServiceProvider
{
    protected $defer = true;
    public function provides()
    {
        return [
            GitHubClient::class
        ];
    }
}

2. 请求对象

2.1 请求对象概述

Illuminate Request 类是 Symfony 的 HttpFoundation\Request 对象的特定扩展。Symfony 的 HttpFoundation 类套件为众多 PHP 框架提供支持,是用于表示 HTTP 请求、响应、头信息、cookie 等的强大抽象工具。

每个 Request 对象旨在代表用户 HTTP 请求的所有相关信息。在原生 PHP 代码中,

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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