琐碎知识记录

本文涵盖Java编程实用技巧,包括奇偶数判断、生成指定范围随机数、输出定长字符串,以及在Ubuntu 14.04中设置静态IP的方法。通过具体代码示例,帮助读者快速掌握Java常见操作,并提供Ubuntu网络配置指南。
判断奇偶数

int val=//一个数字
if(val%2==0)
System.out.println(“偶数”);
else
System.out.println(“奇数”);
不用判断是否为1,负数情况有问题。

java中生成指定范围随机数

int max = 20;
int min = 10;
return new Random().netInt(max - min) + min;

java输出定长字符串

int number = 1;
String id = String.format("%06d", number);
System.out.println(id);

Ubuntu14.04设置静态IP

教程总是如出一辙又千奇百怪,桌面右上角编辑网络连接,设置一个新的配置,manual模式,主要是DNS server设置和网关相同。选择使用这个链接就是静态IP。
在这里插入图片描述

IDEA中install module时

会在本地仓库生成文件,错误提示哪个就去先install哪个模块。

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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