开源框架NanUI作者转行卖钢材,项目暂停开发

NanUI开发者因裁员转行,项目暂停更新,

转自:OSC开源社区(ID:oschina2013

NanUI 作者在国庆节发布了停更公告,称该项目将暂停开发,原因是去年被裁员失业后,他已转行销售钢材,现在很难腾出时间来开发和维护 NanUI 项目。

他说道:

为了生存,本人只能花费更多的时间和精力去谈单,去销售,去收款,因此已经很难再腾出时间来开发和维护 NanUI 项目,对此我深感无奈,也希望后面生活和工作稳定后能腾出时间来继续维护 NanUI。

NanUI 作者表示,他所在公司因疫情于去年(2022 年)初彻底宣布裁减所有开发岗位,因此他也只能顺应大流在 36 岁这个尴尬的年纪失业。

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via https://github.com/XuanchenLin/NanUI/discussions/367

NanUI 界面组件是一个开放源代码的 .NET/.NET Core 窗体应用程序(WinForms)界面框架。它适用于希望使用 HTML5/CSS3 等前端技术来构建 Windows 窗体应用程序用户界面的 .NET 开发人员。

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NanUI 基于谷歌可嵌入的浏览器框架 Chromium Embedded Framework (CEF),因此用户可以使用各种前端技术 HTML5/CSS3/JavaScript 和流行前端框架 React/Vue/Angular/Blazor 设计和开发 .NET 桌面应用程序的用户界面。

同时,NanUI 独创的 JavaScript Bridge 可以方便地实现浏览器端与 .NET 之间的通信和数据交换。

使用 NanUI 界面框架将为传统的 WinForm 应用程序的用户界面设计和开发工作带来无限种可能!

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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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