超囧缺陷 VS 超囧解决方案

针对客户提出的大数测试需求,我们发现系统无法正确显示一百万亿元以上的单笔转账,并对此进行了有趣的回复。考虑到实际情况及公司资产状况,这类巨额转账在短期内几乎不可能发生。

应客户要求,对报表程序进行大数测试后,发现不能正确显示一百万亿元以上的单笔转帐,于是上报组长,组长再上报领导。不久得到答复:公司总资产远远没达到一百万元亿,就算考虑上通货膨胀,超过一百万亿元的单笔转帐至少一年内不会发生。因此测试通过,结果已批复。

 

答复客户:对不起,目前系统还不能正确显示一百万亿元以上单笔转帐。如果转您真的要转一百万亿元又想要报表系统正确显示的话,请分开两次转。要是您坚持要一次转走一百万亿元的话,请预先告诉我们,好让我们在公司倒闭之前能手动为您创建报表。

 

后记:经数据处理员确认,数据层不会处理十亿元以上的转帐。

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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