心亡为“忙”

1、心亡为“忙”人不能只生活,而忘了养心,养性。不要活了一辈子,来反省自己的时间都没有,连活着为什么都不知道,那太可悲了,人有时要静下心来,想想自己为什么,想想自己活着意义,凡事成大事,必须能静下心来,要能坐的住,释迦摩尼一坐就是三年,一关闭就是三个月,人要静下心来做的住,不要太浮躁。做一件事要有耐心,不要想着这件事情,顾着那件事情,最后什么都得不到。 人要有好的心态,好的心态才能促进正面的思考、正面的想法。 不怕念起,就怕觉迟,知识是学来了, 人一旦有了善信念常护持。随喜,要有好的心态,就有好的想法。对不好的事情,要赶紧调整心态,境有心造,所以世间本无事,庸人自扰人哪。 君子敬而不失,与人恭而有礼,四海之内皆兄弟也。 别人身上的不足,可能就是你存在的价值。 随喜!同流,才能交流,交流才能交心。 人脉等于钱脉。关系就是实力。 如果一个人感觉自己的命不好,就找命运好的跟他们交朋友。 最大的自私就是无私。 一定要有随喜心,广结善缘,广交朋友。 营销用一个字就解读了 就是儒字满足人的需要。 《要规模还是要利润》 《活法》 敬天爱人 雷锋日记 宇宙法则,利者义之和也,想赚钱,就不怕花钱。圣人常为心,与百姓心为心。 一个名。
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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