有什么可以传承

最近读到一些东西,很意外地发现Sun的身影,Google的两位创始人,当初的第一笔天使投资来自安迪,他也是Sun当年的四位创始人之一,而Google的现任总裁施密特曾在Sun工作过十多年。iPhone软件商店刚推出来的时候,是一位Sun的软件工程师首先放上的一款软件大获成功。

虽然对公司也失望过,因看到一些丑陋而气愤,但有时候更应该回想,自己是否从中学到了有益的东西?公司一向以创新自居,先不说一些耳熟能详的技术,单单是现在火暴的Twitter, 大概三年前,就有工程师用Twitter做了一些Demo, 我记得自己当时看演示时,还有些不以为然,觉得应该选一些更酷更泫的东西。但有意思的是,Twitter火了后,公司里倒没有人拿它做演示。再看看,今年刚出的新浪微博,商业和创新什么时候能完美结合呢?

以前看到公司大量的项目,无声无息地起来,在没有得到关注前,又无声无息地消失,觉得很可惜,可能,大公司的土壤无法培养众多的小苗。不过,这些创意都在人脑中,我的那些同事们,是否会在以后继续发扬公司的文化与传统?有一些同事已经开始自己创业,祝愿加祝福。

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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