我的学习随笔--Maven

本文介绍了Maven作为项目管理和构建自动化工具的应用。通过Maven, 开发者可以在XML文件中配置所需的第三方包信息,实现自动化的环境搭建。文章详细解释了Maven的基本使用流程,并提供了配置示例。

前言:

最近学习spring框架,在搭环境的时候,发现了Maven这个东西,TT说超牛逼的,就浅显的了解了一下,主要用它导包了。

Maven:

“Maven 是一个项目管理和构建自动化工具。” ,管理这一块我暂时还用不到,吸引我的是它搭建环境的的功能。

当我们想用第三方的扩展包时,有一大片东西要设置,

而用了Maven的自动化构建,我们只需要在xml文件中配置好所需包的信息,它就能自动加载(如果本地没有,会根据提供的信息下载)

非常方便。

目录结构:

目录目的
${basedir}存放 pom.xml和所有的子目录
${basedir}/src/main/java项目的 java源代码
${basedir}/src/main/resources项目的资源,比如说 property文件
${basedir}/src/test/java项目的测试类,比如说 JUnit代码
${basedir}/src/test/resources测试使用的资源

这里写图片描述

XML

我们在pom.xml里添加包信息,内容如下

  <dependencies>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework/spring-context -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-context</artifactId>
            <version>5.0.5.RELEASE</version>
        </dependency>

   </dependencies>

这些信息还不是那么好找,Maven库里一大堆会淹没你的,我推荐到这个网站去找https://mvnrepository.com,里面有许多常用的第三方包,像这样:
这里写图片描述

运行:

有许多,Maven选项,不过似乎都能导入。接下来就可以在这个Maven工程下写自己的代码了。

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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