微软将把poco.cn从默认兼容模式列表中移除

微软公司Windows Internet Explorer团队发出礼貌通知,计划于2010年7月末从Internet Explorer 8的兼容视图列表中移除poco.cn域名,意味着该域名将不再为选择启用此功能的用户提供自动兼容视图。

This is a courtesy notice from the Windows® Internet Explorer® team at Microsoft Corporation.  Around the end of July 2010, we will remove your website domain, poco.cn, from the Compatibility View List for Internet Explorer 8. This means that your domain will no longer be automatically displayed in Compatibility View for users who opt into this feature.

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。
### 关于 `poco.utils.airtest.report` 插件的使用 #### 导入插件 为了在命令行环境中利用此插件来增强 Airtest 报告的功能,需通过指定 `--plugins` 参数并提供完整的路径名来进行导入[^3]。 ```bash pytest --html=./reports/report.html --plugins=poco.utils.airtest.report ``` 上述命令不仅会运行测试用例并生成 HTML 格式的报告文件至指定位置,还会应用 POCO 提供的自定义报告样式和结构。 #### 自定义报告配置 当采用更为灵活全面的方式来创建带有额外特性的测试报告时,可以实例化 `LogToHtml` 类,并传递必要的参数给构造函数。这允许用户对输出的内容有更多的控制权,例如设置静态资源的位置、导出目录以及所使用的语言环境等[^4]。 ```python from airtest.cli.parser import cli_setup from airtest.core.api import using, connect_device from poco.drivers.android.uiautomation import AndroidUiautomationPoco from airtest.report.logtohtml import LogToHtml if not cli_setup(): cli_setup(auto_setup(__file__)) using("your_script.air") device = connect_device('Android:///') # 连接到设备 poco_instance = AndroidUiautomationPoco(device) report_generator = LogToHtml( script_root="./", log_root="./logs/", static_root="", export_dir="./custom_reports/", script_name="example_test", logfile="detailed_log.txt", lang="zh-CN" ) report_generator.make() ``` 这段 Python 脚本展示了如何连接到目标设备并通过 POCO API 执行操作的同时,也说明了怎样初始化一个具有特定属性的日志转 HTML 工具对象以构建个性化格式的最终报告。 #### 使用 IDE 编辑器简化流程 对于希望减少手动编码工作量的人来说,AirtestIDE 可能是一个更好的选择。这款由官方开发维护的应用程序集成了多种辅助工具和服务,其中包括支持直接调用 `poco.utils.airtest.report` 功能的能力,从而让用户能够在图形界面下轻松完成复杂任务而无需深入理解底层细节[^5]。
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