面向对象:白茶清欢无别事,我在等风也等你

本文为单身男女提供了一个交友平台——面向对象,介绍了平台的基本信息及如何加入。今日推荐一位来自深圳的IT女性,热爱运动、阅读等,期待在3年内结婚。文章强调了信息的真实性,并提醒用户谨慎选择。

各位男生如果看到合适的女生,但自己 “下不了手”,请可劲地介绍给你还单着的亲朋好友 ^_^

 小帖士

 1)单身男生和女生都有机会加入面向对象,点击 “阅读原文” 可以开始试用~

 2)加入面向对象平台后,有机会申请公开相亲哦~。

     

3)对男生和女生的信息,面向对象团队仅核实了学历、年龄和身份证。其他诸如兴趣爱好、家庭情况、具体收入等无从核实。请有意通过面向对象相亲的男生和女生,慧眼识真爱~

本人授权同意面向对象和其相关渠道发布。未经本人许可,任何将本人相关信息发布到其他平台的行为将可能被诉诸法律。

今日推荐 No.267

 

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  • 出生年月:1991年4月

  • 身高:161cm

  • 体重:56kg

  • 学历:本科

  • 所在城市:广东-深圳

  • 户籍:海南-海口

  • 籍贯:海南-海口

  • 职业:IT互联网 - 开发

  • 收入描述:20~30万

  • 兴趣爱好:运动、阅读、电影、美食、音乐

  • 是否接受异地恋:接受异地恋

  • 打算几年内结婚:期望3年内结婚

  • 一句话脱颖而出:白茶清欢无别事,我在等风也等你

  • 自我介绍:人生如逆旅,我亦是行人

我在面向对象的地址:https://www.mxdxlove.cn/u/c41889c58e6c28595adedd7472717b62d8525912/

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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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