“神马都是浮云”的背后揭秘

“神马都是浮云”是一句流行的网络用语,来源于2010年的一篇网络帖子,作者蓉荣讲述了她接待一位名叫小月月的朋友在上海游玩的经历,小月月的种种行为令人瞠目结舌。这句话表达了对于极端情况的一种无奈和轻视的态度。
“神马都是浮云”的背后揭秘
2012年01月09日
  神马都是浮云(shén mǎdōu shì fú yún),网络流行语,什么都是浮云的谐音,意思是什么都不值得一提,有抱怨感叹之意。它的原创作者:“神马都是浮云”源于红遍网络的“小月月”事件,原创作者:蓉荣。??基本概况:小月月是天涯网友蓉荣帖子中的主人公。经媒体查证,小月月确有其人。原帖讲述的是小月月及其所谓“男友”小W来上海游玩,蓉荣作为上海东道主进行招待。但是在两天一夜的时间内,就遭到了无比复杂而又痛苦的经历,原来小月月是传说中的极品女。至今为止被认为是最极品女。遭到网友们的火速膜拜。在原创作者蓉荣眼里,经过了小月月事件后,天下神马极品都是浮云,因其幽默诙谐的文笔,以及大量的运用网络语言,将小月月事件推向高潮,并使“神马都是浮云”成为网友心中不可磨灭的经典流行语。??基本释义释义:“神马”并非一匹神奇的马,而是它的谐音“什么”的意思。“浮云”的意思即虚无缥缈,转瞬即逝。“什么都是浮云”的意思是什么都不值得一提,有抱怨感叹之意。什么东西都很正常 都无所谓了。所以说、大家以后就不要乱用词语了、说句话还动不动的“神马都是浮云”出来了…嘿嘿嘿…
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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