Follow your heart (173)---很牛的月份多选插件by 普

文章探讨了一位程序员如何通过实践创新解决问题,并分享了他在技术实现上的经验,包括如何利用JavaScript解决复选月份的问题,以及如何在不同场景下应用技术来提升用户体验。文章强调了程序员不仅要解决需求,更要思考如何通过技术实现更简洁、高效的解决方案。
前几天偶然和普说起,我添加旅行日期时,因为自己不熟悉js,又不知道如何和美工和indians描述,我就只好要人家给我用了个很复杂很笨的表达方式做, 页面看起来非常的累赘,复杂. 我告诉他我在一个小网站上看到人家做的一种,添加了,马上添加框消失,保存的数据显示出来,那是啥技术? 他说是js.

后来,我就问,那我想多选月份时,复选几个月的,怎么做呢? 要我,是add more一个个的add上去,实际,我看到其他人的也有很多在需要复选的时候,是这样做的. 我觉得不精简,但我也没看到其他的更好的例子.

结果,今天他给我了一个他自己做的小东西,用了2天时间做的,能在一个打开的12个月的月份框里,复选月份,可以点击,可以拖拽. 我很服气.

这个不仅解决了我的一个月份问题,稍微改一下,就可以解决我另外一个问题了,比如,复选天数, 特别是可以解决我昨天还在头疼的,跨天的航班和火车. 还有,就是比如,我要是想显示某几天的行程...地图上,和这边,都是可以用的.

还有,比如,之前,我想加tag,tag是很多可以复选的,这个也可以用的.

我是这样的,要是不看到人家技术上实现了的东西,我就不敢想象.而好的程序员和我不同的就是,他们会自己去尝试做新的,有意思的东西. 这家伙做了3年建材了,还这么兴致勃勃地痴迷编程, 我是真服气.

白天和j聊到他想做的孩子网站啊,学中文网站啊,也都有意思.

我设计的都是看到过实现的.所以,其实,我要做的东西,从来没有技术创新,一点都没有.这方面,其实我的思维是很受限的. 我怕程序员见都没见过的东西,更是做不出来. 我之前请人的时候,多数都会估计一下程序员的水平,估计人家做起来麻烦或做不到的,提都不和人提,都没奢想过,有人会痴迷技术,会非常愿意去做让用户体验好的东西.
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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