Chapter 1 Road Maps to Reading / Database Independence vs Dependence

数据库独立性与依赖性
本文探讨了在复杂的软件应用中实现数据库独立性和依赖性的挑战。对于开发者来说,追求完全的数据库独立性可能会导致资源浪费并且牺牲性能。文章列举了不同角色所需的基础阅读资料,并深入分析了在实际应用中如何平衡这两者。

Required Reading for Both Developers and DBAs

  • Concepts Guide
  • New Features Guide

Required Reading for Developers

  • Application Developers Guid(Fundamentals)
  • PL/SQL Users Guide and Reference
  • Performance Tuning Guide and Reference

Required Reading for DBAs

  • Backup and Recovery Concepts
  • Recovery Manager Reference
  • Backup and Recovery Concepts
  • Administrators Guide
  • Performance Tuning Guide and Reference

 

Database Independence vs Dependence

对于非常复杂的应用,取得数据库的可移植性是非常难的,并且要非常多的资源。

简介的报表程序,换数据库可能是很容易的,但是想要实现可扩展性的事务系统呢?想要实现数据库移植你所使用的SQL 只能是简单的“keyed reads”,不能使用任何的扩展,甚至很多标准的标准 SQL 函数。不能使用数据库统计,分析。实际上,你在实现自己的一个数据库系统。

 

Database Independence is not your goal.

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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