鸭仔小记

编程初学者的1个月成长日记:从艺术生到网站后台开发者

来兄弟连一转眼已经1个月了,这里的一转眼绝对不是每篇文章开头必用的修饰词,而是每天都像一个战场那样去拼搏去打仗直到找不到时间感。。。

鸭仔是谁,鸭仔是一个地地道道的艺术生,零LAMP基础,大学主修的新媒体艺术与设计(最近被李文凯老师打击到怀疑自己的专业了,大学学的啥?不明吧),抱着学习网站后台的想法过来,以前没文化的鸭仔认为网站后台就是html和css加div,认为网站里的验证码是网站存了很多个图片然后img插入网页里的,验证码里面的扰乱点是用来测试用户是否是色弱等等,哈,是不是很幼稚和白目?没关系,so easy!来这里1个月你都会搞明白,而且还能自己写出来。

因为在家里没有好好看书和视频,所以来这里学的是相当辛苦,基本上天天到半夜2点,上课2周后开始出现上课听不懂,腰酸、背疼等并发症 /*备注:鸭仔是一个夸张的人*/ 天天李老si上课开心的说着ok ~~ok~~ ,代码瞬间实现效果,底下的鸭仔看得瞠目结舌,然后照屏对敲,你猜怎么着?对,代码不听话,还是出现各种问题。然后解决问题、再出现再解决,就这样一点一点的不明白的过程中鸭仔进步了。这里劝告真实的一点基础没有的同学一定要看看书和视频再过来!为啥是真实?因为我来了才发现大家很谦虚,基本还是多少都有些基础的,没有的实在是少数中的极品==鸭仔是极品烤鸭!

大家看到这里肯定不相信为啥每天能坚持学到那么晚,鸭仔觉的有3点:1是这里实行连作制,如果默写错误会连累全组的兄弟姐妹,为了他们的休息时间鸭仔也要好好学习!2是这里学习气氛浓厚,好久没有呆过学习气氛这么强的班了,当一个班里好多人天天学习到3-5点的时候,鸭仔学到1-2点就不值一提了,只有闷头学吧。3是强大的鸭Q精神,这个是鸭仔自己发明的,因为鸭仔真的很爱睡觉,在家里可以天天睡12个小时以上。来这里变成了每天5-6个小时的睡眠的秘诀就是天天让自己内心high起来,每次困的时候站着,从心底提高对知识的渴望度和兴趣,建立强大的信心,觉得So Easy! 如果学的不如别人就想别人都有基础,我没有,我比以前没文化的自己还是有很大进步就心安理得的睡的饱吃得香了,嘿嘿。。。

来这里一个月时间过的很快也过的很慢,快是时间过得飞速,慢是觉得一个月把书学完3分之2感觉应该是很长时间学的。。。哈哈,矛盾吧。每天都很累不过鸭仔很开心 /*鸭仔不是变态*/ ,鸭仔觉得人生总要有这么几个时间段,自己对自己狠一点,逼着自己努力奋斗,驾一把刀在鸭脖子上,然后努力过,学成了,有一天回想起来当年的这个时候会有感动,会笑着说没有白白浪费时间~~~

哈,要掉网了,鸭仔要赶紧的把它发上去,先写到这里吧,以后有机会继续分享!

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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