博客的力量

博客的力量

和菜头在博客中推荐了一本书《民主的细节》,我看到文章当天去当当买,已经卖断货了。然后我转向joyo定购,还好joyo的备货比较多,买到一本。我昨天又去joyo看我他们的配送,发现已经joyo也已经卖断货了。看来和菜头的推荐作用真的不小,让两家最大的网店都卖断货了。

在joyo有这么一个评论

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作者要感谢和菜头2009-07-13 12:18:40
bigtree1127为此商品评分:
看和菜头介绍过来的请举手 回应(26)

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大家注意到回应的数据没?居然是26个,说明很多人是通过和菜头来的,按照中国人留言和观看的1:100的比例,估计有2000人是通过和菜头来买这本书的吧。

看来博客的力量真的不小。

回头说说这本书。我刚到手,猫在厕所看了几章,确实很棒。

上次和一个知己哥们吃饭,我发现我的哥们居然也被“国外很乱”教育了。我估计中国大部分精英阶层都是持有如此的问题。这本书正是深入讲一讲,国外的政z体制的细节。让我们明白一个简单但很难普及的教育——国外其实不乱,很安定,很河蟹。

像和菜头说的一样,性知识不应该在中学,政z知识也不应该从饭桌上学习。

http://www.amazon.cn/mn/detailApp?prodid=zjbk902adi&source=hecaitou

http://product.dangdang.com/product.aspx?product_id=20619351

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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