青出于蓝 ~春夏秋冬~ 汉化补丁 下载

《青出于蓝~春夏秋冬~》是一款由二次元物质化临界游戏汉化组完成汉化的游戏。该汉化项目包括春夏秋冬四个部分,并提供壁纸、屏保等附赠内容。玩家可以通过下载汉化补丁来体验中文版游戏。


■《青出于蓝 ~春夏秋冬~》汉化版
二次元物质化临界游戏汉化组汉化制作

目前只有日文介绍 http://www.jcstaff.co.jp/sho-sai/ais-shokai/ais-index.htm


■二次元物质化临界游戏汉化组(2dgalge.uu1001.com)
《青出于蓝 ~春夏秋冬~》汉化项目工作人员名单——[排名不分先后]
策划、前期、后期:xiaojxxiang
程序:汉公(痴汉公贼)
组织:tigeryy
翻译:xiaojxxiang 万有引力 白夜叉 惠斌


■内容
青出于蓝 ~春夏~
青出于蓝 ~秋冬~
附赠物(壁纸、屏保、系统音)
日文原版备份文件(原始exe及script)


汉化补丁下载——
(补丁使用方法:先备份游戏exe文件及script.dat文件,然后将补丁文件直接拷贝至游戏目录,覆盖原文件,运行汉化版exe文件即可)

下载地址①:青出于蓝 ~春夏秋冬~ 汉化补丁.rar
下载地址②:http://www.91files.com/?4G7CRMGSC0CXNZCRSUFH

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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