some tips——toUpperCase,for,进制转换

本文探讨了JavaScript中处理字符串和数字的一些技巧,包括如何正确地将数字转换为字符串并进行大小写转换,如何在for循环中实现特殊跳转逻辑,以及如何使用parseInt和toString方法进行不同进制之间的转换。

1. 如果是 var temp = 2;  temp.toUpperCase();   肯定会报错。

但是如果是 var temp = '2' ,那就没问题。

所以要最好是 toString().toUpperCase() 来用。


2. for循环里面嵌套了if,并且如果if满足条件以后要for重新从0开始循环,应该这样写:

for( i=0; i<X; i++)

{

    if(some) { i = -1; }

}

注意:首先,for里面的i不能写成var i,其次,i应该从-1开始,因为执行以后要加一。


3. 进制转换神器:parseInt 和 toString。

parseInt(num or string,XX):xx表示num的进制,比如2,8,16等,parseInt会把其他进制的数字转化为十进制。

toString(num or string,XX):xx表示要转化为多少进制。转化前默认为十进制。

详解见 w3school,ECMA强制类型转换。

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值