IO流

博客围绕IO流展开,但具体内容缺失。IO流是信息技术中数据传输的重要概念,在文件读写、网络通信等方面有广泛应用。
File srcFile = new File("io"+ File.separator+"a.txt");
        File descFile = new File("io"+File.separator+"b.txt");
        //2、创建输入输出流对象
        InputStream in = new FileInputStream(srcFile);
        OutputStream out = new FileOutputStream(descFile);
        //3、读取和写入操作
        byte[] buffer = new byte[10];//创建一个容量为 10 的字节数组,存储已经读取的数据
        int len = -1;//表示已经读取了多少个字节,如果是 -1,表示已经读取到文件的末尾
        while((len=in.read(buffer))!=-1){
            //打印读取的数据
            System.out.println(new String(buffer,0,len));
            //将 buffer 数组中从 0 开始,长度为 len 的数据读取到 b.txt 文件中
            out.write(buffer, 0, len);
        }
        //4、关闭流资源
        out.close();
        in.close();
      ```
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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