网站开发日志 -2007-12-01

用户资料管理系统开发
本文记录了一个用户资料管理系统从启动到初步调试完成的过程。系统包括查看、更改用户资料、修改密码等功能,采用ASP技术实现。
今天开始动工用户(商户)小系统的编写,一样存放在WEB-INF文件夹下面,为了考虑asp安全性,不允许访问父级目录



用 USER表的企业名 和 企业表的名称做连接



完成成果:



own.asp
查看 用户资料 (暂时不添加公司介绍 以后还要添加)



changeown.asp
更改用户资料,提交到 own_action.asp 页面


own.action.asp
接受提交的资料,进行数据库操作,并返回 own.asp页面



下午工作量完成商户修改资料的大约1/3,晚上继续






PS:发现网站INCLUDE目录下可以随意上传小图片的网页,算是意外收获,以后小图片能上传到这个地方了 嘿嘿

2007-12-01
到晚上为止,商户修改资料功能基本完成(初步调试完成,没进行黑箱调试,只进行了小强调试)
下面附加制作的9个页面的功能
2007-11-30
own.asp
查看 用户资料 (暂时不添加公司介绍 以后还要添加)
changeown.asp
更改用户资料,提交到 own_action.asp 页面
own.action.asp
接受提交的资料,进行数据库操作,并返回 own.asp页面
changepassword.asp
更改密码页面,提交到下面页面
psw_action.asp
接受上面传递,开始更改数据库信息,成功 返回到own.asp
changeanswer.asp
更改密码提示问题页面,提交到下面页面
answer_action.asp
接受上面传递,开始更改数据库信息,成功 返回到own.asp
changecom.asp
更改此用户的公司信息页面,提交到下面页面
com_action.asp
接受上面传递,开始更改数据库信息,成功 返回到own.asp
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值