迈了一大步

作者分享了使用ASN1协议进行接口测试的经历,并将其与CORBA和WebServices进行了对比。指出ASN1协议在数据处理上的不便之处,同时提到了自行研究通信层实现的简单方法。
今天一天都很忙,可是说是昏天黑地的。总算可以脱离别的模块,只测连接后台的接口。以前没有接触过ASN1协议,学习它又费了不少功夫。感觉ASN1没有corba,或者web services方便,取数据,送数据总是要转来转去的,麻烦不说,还很容易出错。联调一个接口,除了那么多错,还好最后搞定了。它的不方便之处在于自己必须知道发送和接受的数据类型,不像corba或web services,只要直接使用API就行了,参数,方法一目了然。
脱离前台框架,直接使用它的通信层,虽然框架给的开发手册中没有介绍,但要来源码,自己研究一下,还是很容易实现的。这么简单的事情,为什么这么多年都没人想到,只测一下前后台接口,就非得把整个应用都要起起来。开来光有好的流程也是不行,虽说过了cmm5,但软件测试这一块根本就不行,从研发到测试,都只会系统测试,从最终表象检查问题,怪不得一发版本,问题单就哗哗的涌来。不管什么流程,人的素质才是最重要的。
明天计划把集成测试写完,再写一篇总结文章,在部门推广一下有效的测试方式。
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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