Python 之父获得计算机历史博物馆的会员奖

Python之父获计算机历史博物馆会员奖

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来源:solidot

https://www.solidot.org/story?sid=55584

计算机历史博物馆将在 4 月 28 日授予 EPROM 发明者 Dov Frohman-Bentchkowsky,软件企业家 Dame Stephanie Shirley 以及 Python 语言作者 Guido van Rossum 会员奖(Fellow Award)。

Guido van Rossum 创建了 Python 语言并负责 Python 的开发进程。此外,他也在领导和管理 Python 社区。

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计算机历史博物馆从 1987 年起每年颁发会员奖,授予其创意改变世界和影响今天所有人类的人。Rossum 创造的 Python 语言自 1991 年发布以来已演变为程序员强大而灵活且易于学习的“瑞士军刀”,被用于机器学习、金融、教育、视频游戏、科学技术、数学、物理和工程等领域。

作为语言作者,Rossum 本人有“仁慈独裁者”(Benevolent Dictator For Life-BDFL) 的称号。意思是他仍然关注 Python 的开发进程,并在必要的时刻做出决定。

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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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