Emacs Tips

博客介绍了Emacs的相关设置,包括设置初始目录、改变变量、实现与其他程序复制粘贴文本、设置行号等,还说明了查看可用输入法、设定预设输入法及在英文和行列输入法间切换的方法。
如何设置emacs的初始目录? (setq default-directory "/workspace/") emacs中如何改变一个emacs的变量 (setq comment-multi-line nil) 怎么让emacs可以和别的程序互相复制粘贴文本? 看mule-gbk的安装说明,是这么一句: (mule-gbk-selection-setup) emacs 怎样设置行号? M-x setnu-mode 想要知道您可以使用哪些输入法,您可以键入 C-x RET C-/ SPC , 接著 Emacs 会出现一个所有多国语文的输入法列表窗格。然后您就 可以在其中键入您所使用的输入法名称了。 设定预设的输入法,将下面这一行加入到 ~/.emacs 档案中: (custom-set-variables '(default-input-method "chinese-array30")) 这样子在启动 Emacs 后, 您就可以直接以 C-/ 指令在英文输入和行列输入法之间切换了。
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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