so…that,such…that ,such that

本文详细解析了英语中so...that与such...that这两个句型的使用方法,并通过具体例句展示了不同情况下的应用。so...that适用于形容词、副词等修饰语,而such...that则更多地用于名词短语。

1. so…that用于以下四个句型:

so+形容词/副词+that…

so+形容词+a/an+单数可数名词+that…

so+ many() / few() +复数可数名词+that…

so+ much() /little() +不可数名词+that…

This teacher is so kind that we all like him. 这个老师非常和谒,我们都喜欢他。

He ran so quickly that we all couldn’t catch up with him. 他跑得很快,我们都追不上他。

This is so interesting a book that we all enjoy reading it. 这本书非常有趣,我们都喜欢看。

He has so many books that I can’t count them. 他有很多书,我数也数不清。

There was so much food that we couldn’t eat it all. 食物太多了,我们吃不完。

I have so little money that I cannot afford a car. 我的钱太少,买不起车。

注:若little表示“小”时,要用such。如:

He is such a little boy that he can’t lift the box. 他是这么小的小小孩,提不到那个箱子。

2. such…that…用于以下三个句型

such+ a/an+形容词+单数可数名词+that…

such+形容词+复数可数名词+that…

such+形容词+不可数名词+that…

such+不可数名词+that…(www.yygrammar.com)

This is such an interesting book that we all enjoy reading it. 这本书非常有趣,我们都喜欢看。

They are such interesting books that we all enjoy reading them. 这些书很有趣,我们都喜欢看。

He shut the window with such force that the glass broke. 他关窗子用力很大,玻璃都震破了。

以上转自:http://www.yygrammar.com/Article/200909/1371.html



以上转自:百度贴吧

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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