最近人品有问题,发现的三件怪事.

博客分享了C++编程中的三件怪事情。一是成员变量assign操作在VS.NET调试环境正常,离开则出错;二是VS.NET的SL里ios_base::seek_dir和ios_base::seekdir相同,GCC的SL里却无ios_base::seek_dir;三是XMatrix的operator *在VC7.1编译正常,GCC下却需修改。

怪事情 之一 :
我把一个成员变量的assign操作写成这样了。
void CReadBuffer::set_stream(IReadStream* pStream, int len)
{
....
len = m_FileLen;
}
这样的程序在VS.NET的调试环境里。不管是release还是debug,竟然一点问题都没有。 以后的读写操作全都是对的。一离开VS.NET就坏了。

怪事情之二:
不知道写C++ SL的人怎么搞的. 在VS.NET的 SL 里 ios_base::seek_dir 和 ios_base::seekdir是一样的..GCC的SL里却没有ios_base::seek_dir.害的我找了半天编译错误.郁闷.

怪事情三: 
我明明给XMatrix 定义了n个 operator * 的. 但是在VC7.1下编译好好的.在GCC下死活过不去,非让我改成XM_Mul一个个的来乘

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值