Express Route

本文介绍了一个使用Express框架创建简单Web服务器的例子。通过定义不同的HTTP请求处理函数,演示了如何响应GET和POST请求,并展示了如何使用正则表达式来匹配特定的URL路径。

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Express Route

var express = require("express");
var app = express();

app.get('/', function (req, res) {
	console.log("get request");
	res.send('Hello GET');
});

app.post('/', function (req, res) {
	console.log("post request");
	res.send('Hello POST');
});

app.get('/del_user', function (req, res) {
	console.log("/del_user get request");
	res.send('on delete_user page');
});

app.get('/list_user', function (req, res) {
	console.log("/list_user get request");
	res.send('on list_user page');
});

app.get('/ab*cd', function (req, res) {
	console.log("/ab*cd GET request");
	res.send('on regular expression page');
});

var server = app.listen(8888, function () {
	var host = server.address().address;
	var port = server.address().port;

	console.log('Listening on address %s', host);
	console.log('Listening on port %d', port);
});

Run

Show

GET —— http://localhost:8888/


 

POST —— http://localhost:8888/


 
http://localhost:8888/del_user


 

http://localhost:8888/list_user


 

http://localhost:8888/abtestcd


 

 

 

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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