耳证人:受扔女

受扔女

    受扔女苏醒总不在同一张床上,她揉着眼睛。她在哪儿?她从未来过这儿!她是怎么到这儿来的?是谁扔她来的?她谅讶但并不太久,因为她有有关自己的计划,而且她不想把宝贵的时间耽误在猜谜语上。她苏醒过来,她伸个懒腰,她打扮停当,她还不知道今天关怀她的将是谁。

    不能说是她去寻找,可是她必须被找到。她拥有一定的人们容忍她在场的地方,并且这并不需要很久,就总有个很特别的人朝她走来,他很好看并且干着要事,有着特别的式样——要么是西服,要么是头发——,他早就发觉了她,因为她不先发觉任何人,而只是发觉已果断地朝她走来的男人。早在第一句话之前—一一道目光,一个不寻常的头的一定的倾斜,—脸优越的且半被胡髭盖住的微笑,一只几乎没举起的手,一个贵重的食指,一张正要由于赞赏而张开的嘴,这就够了——早在第一句话之前她就感到自己受了一扔、一接、一捧、再一扔,与此同时她感觉忠实正在她体内传播,她谁也看不见,除了他以外。今天她看不见别的人,她宁肯让人把自己撕成碎片,也甚至不愿去注意另一个男人,而且要是命中注定有一次有两个美男子同时接近她,他俩都干着要事,都有着特别的式样——要么是西服,要么是头发——,这样的话她就会谈到自己受了两者的扔,就会忠实于两者而且不会优待这个亏待那个。

    那是,也可以这么说,无益的夜晚,因为两者都坚持到底,每个都不让步,而且她也注意着让每个都不让步;她的忘乎所以以及不知身在何处的时刻即本义上的受扔就不到来,于是她为了不失去任何一个便整夜地跟两者并行交谈。这样一来,睡觉与受扔都根本能谈不上,所以不论她人在哪里——她总知道身在何处;这倒很溃憾,因为两者全都配得到她,可她这个人就是这个样子,并且忠实、忠实就是她的性格。
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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