Eclipse安装插件支持jQuery Ext 智能提示

Aptana安装与jQuery智能提示
本文介绍如何通过Aptana进行在线安装,并实现对JavaScript及jQuery的支持,包括智能提示功能的设置方法。

Aptana的安装相对比较简单,直接安装完毕就支持jQuery的智能提示,而且智能提示功能也比较强大,按照下面的安装就能使用,强烈建议初学者可以使用这种方法安装:
1.在线安装:Help->Install New Software...->Add...->Name: "Aptana",
Location:http://download.aptana.com /tools/studio/plugin/install/studio下载完毕重启Eclipse,Aptana插件安装成功,支持 javascript智能提示功能,但还不支持jQuery智能提示,需要再安装支持jQuery智能提示的插件.
2.Window->My Studio打开Aptana的首页,单击首页上面的Plugins,选择Ajax下面的jQuery Support,单击Get It即可安装jQuery智能提示的插件,ext 的也是这样安装。如图:

 

 

另外 ,如果这三个插件都安装成功的话,想选择其中一个插件使用,应该如果操作呢?方法如下:
Window->Preferences->General->Editors->File Associations,选择”*.js”,再选择”Aptana JS Editor”或”Spket JavaScript Editor”设置为默认即可.

 

3.aptana默认不提示,需要自己设置
preferences|aptana|editors|javascript|code assist 勾选上jQuery和ext就OK了

 

 

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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