典型的段错误

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
void f1(int *p);
int main(void){
  int *p1;
  f1(p1);
  *p1=4;
}
void f1(int *p){
    p=malloc(sizeof(int));
}

f1中的指针是局部变量,在f1 执行完毕以后,p 就被回收了,是一个不存在的指针了,虽然malloc 所分配的内存仍然存在,但是这个内存区域的地址已经丢失了。
主函数中只是将p1 赋值给了p,p和 p1 ,指向相同,都是空指针。p只是p1的拷贝。在malloc 后,p 不是空指针了,但是p1,还是空指针,如果要实现程序的功能(通过f1,对指针p 进行初始化),那么就必须将指针变量p1的地址,传递进去。
void f1(int** p);
int main(void){
int *p1;
f1(&p1);
*p1=4;
}
void f1(int** p){
*p=malloc(sizeof(int));
}


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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