2、实时 C++ 入门:从 LED 程序学起

实时 C++ 入门:从 LED 程序学起

在嵌入式系统开发领域,实时 C++ 是一门强大且实用的编程语言。它结合了面向对象编程的特性与实时系统的需求,能够高效地实现各种复杂的功能。本文将通过一个简单的 LED 程序,带大家了解实时 C++ 的基本语法、类类型、成员、对象和实例等重要概念。

1. 常用缩写术语

在深入学习实时 C++ 之前,我们先了解一些常用的缩写术语,这些术语在后续的程序和文档中会经常出现。以下是部分常见缩写及其含义:
| 缩写 | 英文全称 | 中文解释 |
| ---- | ---- | ---- |
| ADC | Analog-Digital Converter | 模拟 - 数字转换器 |
| AUTOSAR | AUTomotive Open System ARchitecture | 汽车开放系统架构 |
| AWG | American Wire Gauge | 美国线规 |
| binutils | Binary Utilities | GNU 二进制实用工具 |
| C | C programming language | C 编程语言 |
| C99 | C language specification in ISO/IEC 9899:1999 | C 语言 1999 标准 |
| C++ | C++ programming language | C++ 编程语言 |
| C++03 | C++ language specification in ISO/IEC 14882:2003 | C++ 语言 2003 标准 |
| C++11 | C++ lang

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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