绝对不虚此行的活动 - 记Gavin King上海交流研讨会

Gavin King上海演讲实录
Gavin King尽管之前因身体不适取消了演讲计划,但在活动当天却主动要求上台演讲,并表现出极高的专业水平。演讲中他对RoR提出了批评,并针对现场观众提出的问题进行了精彩的回应。
本次活动举办的两天前,我突然接到Red Hat通知,Gavin King由于身体不适,在北京演讲状态不佳,将取消上海的演讲,只回答听众的提问。随后将Gavin King自己写的请求取消演讲的Email转发给我看了。我心里这一沉,又是周四下午的活动,Gavin King又取消演讲,这次完蛋了,所以随后的会务筹备工作,我基本上也没有怎么去做,预计能来50个人就不错了。

事实上今天下午最终来的人也不多,以我目测来看,可能也就100人上下。然而令我意外的是,下午1.30 Gavin King到达现场的时候,身体状态显得非常不错,而且要求主动进行演讲,这令我和晓钢赶紧商议更改预定的流程。

以前在TSS的视频里面看过Gavin的演讲,紧张,语速快,表达能力差。但今天现场演讲大家都看到了,演讲能力非常棒!现场反应也够灵敏,估计这哥们也是这两年到处演讲给练出来了,确实让人刮目相看。

Gavin的演讲当中也不忘抨击了两句springframework,当然问题也说到了点子上,spring不使用OpenSessionInView的时候,确实处理lazy集合初始化在session关闭以后的问题很棘手。Gavin说EJB3没有这个问题,这引起我想试试EJB3的兴趣。

随后的提问环节,JavaEye的Allen Young小朋友抛出来一个尖锐的问题,直接问Gavin怎么看RoR的AR的CoC?Gavin同学的反应意料之中也意料之外。说意料之中是Gavin同学强烈的表达对RoR的鄙视,说意料之外是Gavin立刻演示了一下annotation在默认配置情况下简短写法,以证明Hibernate已经CoC了。虽然这个问题值得商榷,但现场Gavin的回答和表现绝对一流,让我这个会议组织者非常满意。

也许是因为Gavin的高水平表现让我原来预期砸锅的会议相当的精彩,导致我在自己的演讲环节有点心不在焉,大失水准。头一次在演讲当中拖了后腿。

晓钢演讲过程中,我抽空让Gavin把书全部签了名。晓钢演讲之后,Gavin的现场抽奖环节也非常棒,看的出来,很多中奖者相当兴奋,得到Gavin亲笔签名的书,还现场在讲台和Gavin搂搂抱抱的合影。最后会议结束后,很多人依然冲上去和Gavin同学搂搂抱抱,亲密无间的合影。

不得不说,不是每个来到中国的外国专家都这么平易近人的,至少多次来中国的Martin Folwer是一个相当严肃的英国人,想和他合影是很困难的,至于搂搂抱抱根本没有可能。我想,也许是因为Gavin本来就很年轻,和我们很多人同龄的缘故吧。当然,以Gavin在社区闻名的火爆脾气,现场如此平易近人,笑容可鞠,令我很感到非常意外。

因为我晚上还要到外地出差,会议结束后就立刻离开了。现在在宾馆写这篇报道。今天拍照的曹晓钢,刘江大概还在陪Gavin吃饭呢吧,你们等他们明天把照片贴出来吧。
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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