从顺溜想到的

“你们的战争结束了,但是我的战争没有结束”,顺溜这句话,真是荡气回肠。中国从来不缺乏优秀的基层,但是,往往是高层太差了,不断造成中国的悲剧。

日本人,烧杀抢掠,特别是对普通百姓干了这么多丧尽天良的事情,放下武器,就没事了,可以回家了。换作是我,为什么不干一把?

一个对老百姓不负责任的,一个视老百姓为草芥的,干嘛老百姓要做出牺牲?

二战中,美国人还不允许德国人投降,直到将真个军团消灭干净的记录。更不用说以色列了。为这样的国家,老百姓拼命也就值了,可是我们呢?

为什么不能干掉那些残害老百姓的凶手?对战场上的,倒是可以放过的,那是他们的责任,也无可非议。

为什么不要战争赔款?干嘛放弃广大老百姓的利益。

为什么为了面子,非要还款,造成老百姓的灾难?

为了一己的利益,可以从容不迫的牺牲个人利益,可以放过敌人,甚至可以投敌卖国,那么老百姓为什么必须牺牲?

其实顺溜的问题,很好解决,拍拍脑袋就有一万种办法,却开一天会,要执行战场纪律,这不是让老百姓,让底层人民彻底伤心,这个牺牲,不要也罢!

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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