对于署名的呐喊

博客作者感慨信息经多轮转载后原作者难寻,自己苦心创作的文档可能变成“无名氏”之作。作者秉持开放交流思想分享心血,虽不维权,但痛苦于自己的贡献成他人工具,希望转载引用者能为原作者留一席之地。

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今天突然在自己以前下载的资料中,发现了,有人用我的《工作流模型分析 v1.1》作的ppt文档。我猜估计是做什么演讲之类。但是通篇没有署名,唉,好歹也把我的“银狐<?xml:namespace prefix = st1 ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:smarttags" /><chmetcnv w:st="on" tcsc="0" numbertype="1" negative="False" hasspace="False" sourcevalue="999" unitname="”"><span lang="EN-US">999</span><span style="FONT-FAMILY: 宋体; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">”</span></chmetcnv>署上啊。

这已经是不知道到多少次发现这种情况了······

人世间最痛苦的事情莫过于此,信息在经过几轮转载后,连原作者都找不到了。原本煞费苦心写的文档,在若干年后,重新发现那熟悉的文字时,也许你会发现只留下了“无名氏”。学一声鲁迅吧,呐喊否?可悲可叹。

我们本属于网络中的游魂,到处的流浪,到处的撒播我们的心血,只求有更多的朋友能够不再走我们曾经走过的弯路。我们并不奢求什么,只希望我们的付出,能够给大家带来欢乐。我们是这样的一群人,怀抱着“Open”的思想,拥护着“交流”的旗帜:

黑暗中,我们,一盏孤灯,冰冷的电脑,无限的网络,痛苦的思考——然而,我们不曾预见,预见我们辛勤,就这样被“无名氏”抹煞。

每当我们看到这这种情况的时候,我们也只能自嘲。是的,我们不会像很多拥有版权的人们那样,去叫喊着“维权”。因为原本我们在写的时候,就没有考虑这些——如今,这已成为过去的事情,我们也只能一笑了之。

我们唯一痛苦的是,我们贡献和开放了我们的思想,却发现,只是成了一些人的工具。不经意之间,我们就变成了“无名氏”。我们变成了“无名氏”,那我们的文字呢?那可是我们的心血啊······

我们不奢求什么,只是希望朋友在阅读的时候,能够明白我们的心血,哪怕它只有一点点价值,哪怕它是一个错误的观点—— 我只希望告诉后来的阅读者们,这段文字是我写的,如果你们有什么疑问,可以来问我;如果文章有什么错误和遗漏,也可以告诉我。

我们依然希望。希望那些在转载或者引用文章的朋友,能够发发善心,挤挤版面,为我们这些原作者们,留一席之地。

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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