探索Flash Media Server(二)

本文介绍如何使用Flash中的SharedObject类实现本地数据存储及远程数据同步功能。通过实例演示了LocalSharedObject和RemoteSharedObject的基本用法,包括创建、读取、更新和同步数据。
尝试使用了SharedObject类
使用Local SharedObject
import mx.utils.Delegate;
var lso:SharedObject = SharedObject.getLocal("test", "/");
output_txt.text = lso.data.msg;
input_txt.addEventListener("keyDown", Delegate.create(this, inputFunc));
function inputFunc(obj) {
  if (Key.isDown(Key.ENTER)) {
    lso.data.msg = obj.target.text;
    obj.target.text = "";
    if (lso.flush()) {
      trace("write success");
    }
  }
}
使用Remote SharedLocal
//连接
var nc:NetConnection = new NetConnection();
var rso;
nc.onStatus = checkConnect;
nc.connect("rtmp://localhost/test1");
function checkConnect() {
  if (this.isConnected) {
    rso = SharedObject.getRemote("test", nc.uri);
    rso.connect(nc);
    rso.onSync = checkRso;
  }
}
//显示信息
function checkRso(obj) {
  var txt = this.data.msg;
  if (txt.length>3) {
    txt.shift();
  }
  if (txt != undefined) {
    msg_txt.text = "";
    for (var i = 0; i
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Fmsjiaocheng/2324.html
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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