多宽的带才叫宽带?

想想自己享用1M的带宽也差不多有十年了。但反过来想想,都十年了,依然停留在1M的水平上,这究竟是算是停滞不前还是退步了呢?

不禁又想起了上网的那点儿事儿。时间要回到十年前了,也就是九十年代末期,第一次在家用56k猫拨号上网的新奇感觉到现在还清晰记得。后来的几年直到2000年后几年,基本上是中国互联网接入的高速发展期,直到有了ADSL。但是,在这之后,我基本上就没有升级自己家中带宽的宽度了,甚至在中间还降低了一次,主要原因还是资费上的考虑,主动从2M降到1M,以避免增加在这方面的预算,这中间当然有我自己的因素,但这么多年宽带接入技术的发展缓慢以及资费的坚挺也是一个重要的原因。

在工作中,我们使用的是电信的光纤接入,大概有个几十M,但是共享的。同时,看起来很多,但其实几百号人平均下来就不够了,所以,管理员需要采取一些措施限制大家对带宽的利用。这样的接入方式,也只是看起来很美,如果下载和或视频的情况下,就会发现问题了, 有时甚至还不如这里的1M的ADSL。当然,运气好的时候还是不错的,毕竟是专线,无论下载还是视频都会象高铁一样,关键是这种情况并不稳定。

写这些,是因为刚才看到有关股沟计划建1G宽带的消息。按照股沟的规划,所有的计算都交由云计算中心完成,没有超高速的列车肯定不行,这是未来云计算的基础之一。而按照目前国内的这种情况,因为事实上的垄断等原因,造成多年来互联网接入技术不思进取,停滞不前,怕是当云计算时代来临的时候,又在为基础设施的落后而去紧赶慢赶了。这似乎有点像当前中国的铁路建设,相当长的一段时间内,不思进取,主要是没有动力,因为没有压力嘛。结果造成铁路发展的严重滞后,终于成了经济发展的瓶颈,这才不得不动。结果又是一阵紧赶慢赶,今年才算是有点进步,但要真正跟上发展的步伐怕是还要好多年。

现在担心的问题与此类似。就照目前的这种情况,不出几年,发展的矛盾就会显露出来。显然,就目前的接入水平,是很难适应未来所谓云计算平台的。现在,无论是媒体还是各种交流会议,云计算不可谓不热,但在讨论这些热闹技术的时候,却不能忽略了这些技术发展所依赖的基础设施建设。所谓,要想富,先修路;兵马未动,粮草先行,这些道理大概谁都明白吧。

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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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