Java杂记

1. import语句后加入static可以使包内所有方法变为静态方法

import static com.food

2.静态类的构造函数应标记为静态函数,静态成员变量默认值为空(null)

3.final:

      final 定义后可初始化,但只能初始化一次 static final int MAX = 100;

      finald的方法不能被重写,final的类不能被继承。

4.内存分配

堆栈(stack)存放方法的局部变量,参数,返回值,返回地址;方法所在块的底部为方法基址。

堆(heap)

【】

5.重载和重定义

重载(overload)通过参数区分,位于一个类中;

重定义(override)函数名,参数完全一致,若要调用父类函数则使用Super.method()。

6.抽象类:public abstract class A{}

有至少一个无方法体,只有声明的方法;只能被继承,不能被实例化;子类(非抽象类)实例化时先实例化父类

接口:public interface A{} public class B implements A{}

小接口组成大接口: public interface D extends A,C{}(C is an interface.)

7. Java只能继承一个父类,但能实现多个接口

将实现了接口A的类B实例化后可以用接口A的对象表示,实现了多样化       A a = new B(); A.***()........

8.内部类

class A{class B{}      B getB(){return new B();}}       (定义一个自己的类给自己用,不过可以通过函数传递出去)

9. 异常处理

try{}catch(Exception e){}finall{无论是否出现异常最后都执行这里的程序}

若不想函数自己处理异常,则使用throws将异常抛给函数调用者(函数)处理: void A() throws Exception{}

10.构造器

若无构造器则自动生成默认构造器;若构造器定义为private,则不能实例化该类,只能使用静态方法建立;

调用导出类构造器前先调用基类构造器(调用基类默认构造器【基类无构造器】或基类无参数构造器或指定调用需参数基类构造器【super(param)】)

11.垃圾回收

系统在内存缺乏时去销毁没有被引用的对象,并触发对象的finalize事件

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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