44、Windows编程与浮点处理知识详解

Windows编程与浮点处理详解

Windows编程与浮点处理知识详解

1. Windows编程练习

在Windows编程领域,处理器借助页目录、页表和页框来确定数据的物理位置。页目录指向页表,页表则指向页面。以下为一系列相关的编程练习:
1. ReadString :运用栈参数实现自定义的 ReadString 过程。传入字符串指针和最大输入字符数,在 EAX 中返回实际输入的字符数。该过程需从控制台读取字符串,并在字符串末尾插入空字节。可参考Win32的 ReadConsole 函数。编写一个简短程序对该过程进行测试。
2. String Input/Output :编写程序,利用Win32的 ReadConsole 函数从用户处获取名字、姓氏、年龄和电话号码,再使用 WriteConsole 函数将这些信息加上标签并以美观格式重新显示,不使用Irvine32库中的任何过程。
3. Clearing the Screen :编写自定义的清屏过程,类似于链接库中的 Clrscr
4. Random Screen Fill :编写程序,用随机字符和随机颜色填充屏幕的每个单元格。额外要求:使任意字符颜色为红色的概率达到50%。
5. DrawBox :使用特定字符集里的画线字符在屏幕上绘制一个盒子,可借助 WriteCons

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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