可怕的Google

本月Google连续发布ClosureTools、编程语言Go及CloudDriver等产品,并研究出SPDY协议,旨在提升开发者效率与互联网速度。同时,Google的Chrome、Android及Chrome OS等产品继续引领市场。
google本月最近动态:

11月6日,Google推出Java Script开发工具Closure Tools;
11月11日,Google推出新的编程语言Go(好像前段时间也推出了一种叫做NOOP的语言?);
11月12日,Google推出16TB的“Cloud Driver”,好像是4k+$每年的收费;
11月13日,Google宣称研究出比HTTP协议快两倍的互联网协议SPDY.....
算上此前Google推出的Chrome浏览器,Android手机操作系统,以及研制中的Chrome操作系统,还有高调宣传的Wave.....Google的手也伸的太长了吧,他家是不是想垄断互联网?

google太可怕了,网络用户能想到的,它都能有相应的服务,用户没想到的,它也帮他们事先想到,看着那一个个充满创意与具有领先思维的产品,我们能说什么呢,而且大家也正十分满意而充分依赖地使用它们。而它们似乎都代表了一个潮流,因为其它的公司正在努力地在模仿。

来源:[url]http://gae-django-cms.appspot.com/cms/show_article/33036.html[/url]
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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