勾起了儿时的记忆

乒乓

【图片来自于笨鸡上路,详见我的“分享”】

看到这张图片,一下就回到了小时候。

虽然课间只有短短的十分钟时间,但只要铃声一响,在老师宣传下课之前,便已经做好了准备,然后飞一般的去抢案子(不多的几张水泥乒乓球台)。因为资源有限,一人可能只有三个球的机会,“三光”嘛,直接就下台了,否则可以玩到6分,如果水平高,那就一直做“皇帝”,可以玩到爽了。

图片中最让人感触的是啥?当然是中间那张用非干砖头码的球网了。如果运气好,学校刚好有工程,才可以找到完整的红砖,那这个网就很完美了。但这种机会是不多,常常就是图片中的这种情形了。有时候,如果找不到这么多的砖块,那就只能找一根竹竿架在中间,这样会有个问题,球太快了,会分不清是从上面还是下面过去的,甚至力量太大会把竹竿打掉,这个球就要扯皮了。

记得到后来,条件好一点儿了,就出现了用钢筋焊成的球网,这样,会结实很多。

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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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