轻轻松松学习打日志

一开始自己写LOG类。
JAVA LOG类
LOG4J
LOGCPLUS
现在就是下面的东西(ACE里面的LOG),简单学习下,其实很强大的,类似
LOG4J
====================================================================
#include "stdafx.h"
#include "ace\ACE.h"
#include "ace\Task.h"
#include "ace\Log_Msg.h"
//#include "ace\OS_main.h"
//#include "ace\Stream.h"
#include <iostream>
#include <fstream>

using std::ios_base;

int main(int argc, char* argv[])
{
int i = 0;
const char *filename = "Info.log";
std::ofstream myostream(filename, ios_base::out |ios_base::binary);
if (myostream.bad())
return 1;

// Set the ostream.
ACE_LOG_MSG->msg_ostream(&myostream);
ACE_LOG_MSG->set_flags (ACE_Log_Msg::OSTREAM);

while(true){
ACE_DEBUG((LM_INFO,"in service[%d], MsgType:%M, Program: %n, ThreadID: %t\n",i));
Sleep( 10 );
i++;
}
return 0;
}
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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