本是同根生,相煎何太急

今天,从早上9点多起,优快云 Blog一直处于不稳定状态。我们的技术人员,以为是新的程序版本导致问题,花了大量时间在调试、优化上面,结果仍然不能解决问题。到了6点,正在焦头烂额之际,突然之间,一切恢复了正常。
世上的事情,总有个因果关系。我们查看了当天的HTTP请求日志,发现一个IP在不停地请求页面,请求间隔时间相当短,让我们不禁怀疑有人攻击。
再查,来自这个IP的请求,最高峰时竟然达到同时600多个请求,在这样的压力下,并不强壮的Blog系统,不堪重负,只要不断地503,503,503,把几乎所有正常请求都弹出了。这个IP(61.152.105.96)位于上海市外高桥机房,和某BSP的服务器位于一个网段;这家BSP目前在大举推广“博客搬家”行动。虽然这家BSP没有明文标出支持优快云 Blog搬家,但聪明的用户发现,利用他们对DoNews Blog的搬家支持漏洞,也可以搬优快云 Blog。所谓博客搬家,就是用程序帮助用户把Blog文章从其他BSP搬到这家BSP。
帮用户“Blog搬家”无可厚非,优快云不反对,毕竟它让用户更方便地转移BSP。但是,用来搬家的程序,是否能写得别那么流氓?线程少一些、间隔时间长一些,也就皆大欢喜了。把对方服务搞垮,自己也得不到好处。大家都是BSP,本是同根生,相煎何太急!
我谨代表优快云,向Blog作者和读者致以歉意!请原谅,我们没有第一时间发现问题的原因,导致Blog一整天访问不正常。同时,我们也要强烈谴责流氓的搬家行为。正如目前暂时无法从法律上追究流氓软件责任一样,似乎也无法从法律上追究流氓搬家行为。只是,再次呼吁那家BSP的程序员,请把软件写得更好一些。
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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