java 页面加载 与转发

本文讨论了AOM体系中ConversationScope的使用方式及其局限性。在特定条件下,为防止数据丢失,提出了将数据保存到session的方法,并给出了从request中获取参数以解决数据加载问题的方案。

在AOM体系中有一个ConversationScope 一般用作@SaveState 存放需要使用的数据 理想状态是数据与页面共存亡,但是ConversationScope得存亡时间是有限的 当页面长时间不活动,或者由于其他原因 数据会丢失,这时只有将数据保存到session中,或者提示重新加载页面了??

⊙﹏⊙b汗

N久才解决这个毛病

dataModel有可能早于beforeRender执行 ,解决加载数据问题时,可以冲request取参数!!!

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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