一张图看懂IT人的江湖地位

IT厂商江湖地位排行榜:娱乐性质,非正式评价
本文是一篇娱乐性质的文章,列出了国内IT行业各大厂商(如大模型、公有云、安全、网络通信等)的‘江湖地位’,强调仅为市场表现参考,非正式的选型和投资指南,提醒读者娱乐看待,勿作实际决策依据。

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IT职场人江湖地位

仅供娱乐,请勿对号入座

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大模型江湖地位篇

不包括非国产大模型

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公有云服务商江湖地位篇

仅代表国内市场地位与表现

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安全厂商江湖地位篇

厂商太多,仅包含部分已上市公司

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网络通信厂商江湖地位篇

含交换/路由/无线/数据中心网络

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云桌面厂商江湖地位篇

含VDI/IDV/VOI等各种技术路线

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超融合厂商江湖地位篇

仅代表国内市场地位及表现

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云视频会议江湖地位篇

仅代表国内市场地位及表现

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以上江湖排名,仅供娱乐

不作为任何选型依据和投资参考

一入IT深似海,从此江湖多纷争

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程序员小猿  ID:DeveloperIT

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科技前沿进展日日相见 ~ 

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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、科研员及从事预测建模的工程技术员,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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