从Seam 2.1升级到2.2笔记

配置文件与许可授权
本文主要介绍了配置文件components.xml和pages.xml的相关设置,包括对XMLSchema的引用声明更新。此外,还详细列出了使用基于规则的许可授权RuleBasedPermissionResolver时所需的依赖库。

配置文件

主要是components.xml和pages.xml(或*.page.xml),对XML Schema引用的申明要改,如:

 

xsi:schemaLocation="http://jboss.com/products/seam/pages http://jboss.com/products/seam/pages-2.2.xsd"

 

基于规则的许可授权

 

如果用到了RuleBasedPermissionResolver,根据reference文档所说,要准备的jar文件如下:(用红色字体标记的代表在Jboss Tools生成项目中要额外添加的)

 

drools-api.jar
drools-compiler.jar
drools-core.jar
drools-decisiontables.jar
drools-templates.jar
janino.jar
antlr-runtime.jar
mvel2.jar

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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