如何兑换课程

非常感谢您参与我们的课程!在您拍完课程后,我们的客服将会发送给您一个兑换码。您可以通过以下的步骤来完成兑换!

注意事项:

  • 务必添加助教微信,我们会邀请您加入学习群。

  • 请在3天内完成课程兑换。

  • 请兑换完成后,确认收货。

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/    兑换课程    /

  • 微信搜索“海豚知道",进入海豚知道小程序

  • 第1步微信搜索“海豚知道”

  • 第2步点击海豚知道小程序

  • 第3步 进入海豚知道小程序 点击“我的”

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  • 小程序内,通过优惠券进行兑换

    • 第4步 点击优惠券

    • 第5步 点击“兑换”

    • 第6步 输入优惠兑换码 点击“立即兑换”

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  • 完成兑换即可看课

    • 第7步 点击去使用

    • 第8步 进入课程目录 即可学习

    • 第9步 开始学习

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  • 兑换课程的视频指引:

/    如何在电脑上看课程    /

  • 需要先绑定手机号

    • 第10步 绑定手机号

    • 第11步 验证手机号

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  • 在电脑上登录海豚知道网站 

    海豚知道 (https://learn.htknow.com/login)

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  • 登录后就可以直接看课程

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注意:本商品为线上课程,购买后正常学习不支持退款。

/    1v1 助教 和 学习群   /

这是我们的助教的微信,请添加助教微信。

发送订单截图后,助教将邀请您加入学习群。

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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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