转:休息时间表--防止过劳死 大家要注意休息

         沉重的话题: 一个毕业后进微软的同志,上月死了,睡一觉就起不来了,医生说是猝死,推测是过劳,只不过25岁的黄金年龄。
         晚上9-11点为免疫系统(淋巴)排毒时间,此段时间应安静或听音乐 晚间11-凌晨1点,肝的排毒,需在熟睡中进行。凌晨1-3点,胆的排毒,亦同。 
         凌晨3-5点,肺的排毒。此即为何咳嗽的人在这段时间咳得最剧烈, 因排毒动作已走到肺;不应用止咳药,以免抑制废积物的排除。 
         凌晨5-7点,大肠的排毒,应上厕所排便。
         凌晨7-9点,小肠大量吸收营养的时段,应吃早餐。 
         疗病者最好早吃,在6点半前,养生者在7点半前, 不吃早餐者应改变习惯,即使拖到9、10点吃都比不吃好。 
         半夜至凌晨4点为脊椎造血时段,必须熟睡,不宜熬夜。 

         为了大家健康,以后不要熬夜了! 一定要记

         也祝各位圣诞快乐^_^

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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