参加ESB沙龙

今天下午参加了TechTarget和"soa草根论坛"一帮人组织的“ESB沙龙”,沙龙介绍http://www.techtarget.com.cn/Salon/2009/ESB/index.aspx

今天来的人不多也不少,但不大的小会议中挤了二十多人就,就显得热闹了。聚会的照片估计techtarget之后会发,俺忘了带相机,没照成。

今天来了不少ESB方面的高人,诸如王鑫磊(在中软做esb产品)、willem(Apache Camel committer),孙英杰(ibm websphere esb team),许维新(ibm高级架构师),李春阳(在九城做esb)等等。—— 俺是慕名而去呀,带着学习的态度去参加沙龙。而且今天也见到了一些老朋友,也认识了一些新朋友,竟然还碰到了一个校友,而且也是我们一届的,爽。

首先,李春阳给大家简要介绍了“企业ESB应用集成”的主题,谈到了一些开源,商业esb,以及esb集成应用。—— 我还第一次听到了“Enterprise Integration Pattern”这个新名词。同时,李春阳还给大家简单介绍了Camel这个route and mediator engine。

接着,陈义,给大家介绍了ESB、JBI相关基础概念,又介绍了ServiceMix这个open ESB。介绍了很细致,可惜我没带照相机,希望过几天找他要一下ppt。

在接着孙英杰简要给大家介绍了ibm的Smart SOA的构架图,以及三款esb产品:webshpere esb,message broker,DataPower,简要介绍了他们的各自特点和应用场景。

而许维新则跟大家分享了esb应用实施的一些经验,以及在国内所碰到的一些问题。

接着,王鑫磊在跟大家分享了其参与过的几个esb案例和方案。

中途,大家围绕esb的应用的很多困惑性问题发散开来,一部分人对esb与eai的区别很困惑,一部分人则对esb实施的必要性和应用场景很困惑,对技术更感兴趣有扯到sca和jbi上了。—— 反正是“海阔天空”

最后,王鑫磊谈到他现在想发起的esb开源的事情,让大家给提提意见和建议。

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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