长期坚持的30个好习惯

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1、睡前一定刷牙;
2、随手关门和关灯;
3、每天运动半小时;
4、经常保持微笑;
5、请字在前,谢字在后;
6、记得每天多喝白开水;
7、记下重要亲友的生日;
8、定时清理手机和电脑;
9、每天靠墙站立10分钟;
10、无聊时就整理房间;​
11、重要文件记得备份;
12、多喝热水少喝饮料;
13、递接东西时用双手;
14、不在生气时做决定;
15、定期反省和复盘;
16、每天学习至少30分钟;
17、重要节日记得送礼物;
18、自己做饭少点外卖;
19、隔夜茶或水少喝;
20、饭菜尽量一顿吃完;​
21、吃饭时细嚼慢咽;
22、站有站相坐有坐相;
23、不强求或强迫他人;
24、定期给爸妈打电话;
25、不背后评论议论人;
26、食不过饱酒不过量;
27、保持谦虚和低调;
28、聚会时少玩手机;
29、不轻易说出秘密;
30、不炫耀自己的钱财。

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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