2、Dart编程语言中的符号表示法

Dart编程语言中的符号表示法

1. 引言

Dart编程语言中的符号表示法(Notation)是理解其语法和语义的基础。这一章将详细介绍Dart语言中如何区分规范性文本和非规范性文本,以及如何使用EBNF(扩展的巴科斯-诺尔范式)来定义语法规则。通过学习这些内容,开发者可以更好地理解Dart语言的设计原则和使用方法。

2. 规范性文本与非规范性文本

Dart语言的文档分为两类:规范性文本和非规范性文本。规范性文本定义了Dart的语言规则,这些规则以当前字体呈现。非规范性文本则包括对语言设计决策的动机讨论、注释和未解决的问题等,这部分内容有助于读者更深入地理解语言背后的思想。

2.1 设计决策的动机讨论

设计决策的动机讨论以斜体字呈现,帮助读者了解为什么某些语言特性被设计成当前的样子。例如:

Dart语言中引入了词法作用域(Lexical Scope),这使得代码更加直观和易于理解。词法作用域意味着变量的可见性和生命周期取决于它们在代码中的声明位置,而不是它们的调用位置。

2.2 注释

注释用于解释或澄清规范中的内容,但与规范性文本重复。例如:

注意,虽然Dart支持动态类型系统,但在生产环境中使用静态类型可以提高代码的健壮性和性能。

2.3 未解决的问题

未解决的问题以当前字体呈现,这些问题在规范的作者心中尚未确定,期待在最终规范中被消除。例如:

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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