好好陪父母

作者分享了自己因忙于工作任务而未能充分陪伴父母的内疚心情,并决定今后回家时要全心投入家庭生活。同时,也表达了工作上取得进步并希望以此让家人安心的心情。

回来这么几天了,一想到父母心里就不是滋味,总觉得,欠他们那么多……

以前的时候,每次回家都会帮家里做事情,不管会做不会做,但是,这个假期回去,带回去了任务,忙的很,吃完饭连洗碗都很少了……和父母沟通的更少,回学校那天,看着母亲的眼泪在眼里打转,父亲送我到机场,声音有些哽咽……我知道,我是带着他们的不舍和祈祷来的,我也知道,除了放假,家里就只有他们两个人……不知道怎么的,回来之后特别内疚。我决定,以后回家,要么不回,要么,回去就不带任何任务,好好陪父母。

师兄的这个项目已经进行了一大部分,今天受到了师兄的表扬,下午师兄打电话说有一个新的项目,让我继续参与,我很激动,第一时间拨通了家里的电话,想让他们高兴高兴,因为,只要他们知道我在这里过的好,他们就会放心……

以后要好好陪他们,陪他们聊天……

06-28
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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