ROR版JossoAgent PlugIn

本项目旨在为Ruby on Rails应用实现JOSSO单点登录代理插件。最初因缺少现成的ROR版JOSSOAgent,通过自研方式完成了一个在线考试系统的SSO集成。后续计划将此Agent重构为ROR插件以提高代码复用性和共享性。

    这个想法主要是基于先前在公司做的一个项目:Race(r.finalist.hk).这是一个公司为了招聘员工的一个在线考试系统,其中里面用到了SSO技术, 具体技术就是JOSSO.

    因为, 目前JOSSO的Agent有Java版, PHP版等,当时想集成JOSSO到RACE做SSO时,就是没有找到ROR的JOSSO Agent, 所以当时就基于Ruby和ROR自身的一些技术去实现了JOSSO Agent的功能, 尽管这个项目最后完成了, 但是考虑到技术的共享和代码的复用, 又在PM zigzag同志的建议下, 决定把先前的ROR版JOSSO Agent重构成一个ROR的PlugIn.

    前面, 一直在寻找和学习ROR PlugIn开发的一些相关技术和要领, 后来在同事Neil的帮助下,寻求到了ROR PlugIn的开发资料, 到目前为止开发ROR PlugIn的一些关键点或者说一些技巧规则已经了解了.应该是可以着手去开发了.

    其实, 当zigzag给我建议这件事的时候我就已经把这个ROR版的JOSSO Agent已经在SourceForge上建了账户,但是原来是苦于没有技术支持, 但是现在是苦于没有时间, 刚加入OpenRemote项目组真的没有时间去做Ruby方面的事情.不过, 这个周末应该可以在SourceForge上可以见到雏形了.

    可以SourceForge上找到这个项目:https://sourceforge.net/projects/jossoagentofror/

    后来,又在zigzag的建议下在GoogleCode下又搞了个账户:http://code.google.com/p/rorjossoagent/

    虽然, 两个账户上目前没有代码,但是我相信这个周末不会让大家失望的, 希望大家一直关注ROR JOSSO Agent, 多给点建议和意见.

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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