gradle

本文介绍如何在项目中使用Gradle进行配置管理,并详细解释了setting.gradle文件的配置方式,包括如何添加不同类型的第三方库依赖。

项目与第三方库需要在同级目录下:

需要哪个依赖库 新建一个工程 配置和代码拷贝过来

  setting.gradle:

include ':app'


include ':CommonLibrary'
project (':CommonLibrary').projectDir = new File('../../CommonLibrary/')
include ':CommonLibrary:InstaFilter'
//include ':CommonLibrary:InstaSticker'
//include ':CommonLibrary:InstaTextView'
//include ':CommonLibrary:OnlineStore'
//include ':CommonLibrary:Push_SDK'
//include ':CommonLibrary:SysBackground'
//include ':CommonLibrary:SysLabel'
//include ':CommonLibrary:SysOperation'
//include ':CommonLibrary:SysPhotoSelector'
include ':CommonLibrary:SysRecommend'
include ':CommonLibrary:SysResource'
//include ':CommonLibrary:SysText'
include ':CommonLibrary:SysUtilLib'
//include ':CommonLibrary:SysViewPagerIndicator'
//include ':CommonLibrary:LibSticker'
//include ':CommonLibrary:DuappsAd'
//include ':CommonLibrary:SysVideoSelector'
//include ':CommonLibrary:SysAd'
//include ':CommonLibrary:PermissionsDispatcher'


include ':LibTemplate'
project (':LibTemplate').projectDir = new File('../LibTemplate/')
include ':LibTemplate:LibTemplate2'

需要依赖LibTemplate库 可以新建项目 再文件中配置以上三行代码

../LibTemplate 是以setting.gradle为标志来实行的


.gitignore

*.iml
.gradle
/local.properties
/.idea/workspace.xml
/.idea/libraries
.DS_Store
/build
/captures
.externalNativeBuild

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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