在评论区的小发现

大约是近期比较频率的缘故,今天收到了系统私信,说我入围了本市博主周榜top100名单。本着虚心学习的态度,我打开了榜单。发现前几名获赞、阅读、评论都比我高多了。于是打开人家的主页,想拜读一下人家的文章。从内容上看,格式标准,言之有物,确实值得学习。只是在一些文章的评论区,却发现了一些有趣的地方。

比如,下面评论文本,在很多人的评论区都出现过:

是这些话比较经典,人们常用来称赞别人吗?于是继续看,还发现这几句也是常用:

这么多评论一字不差,如果不是因为太经典。那就只能认为有人是用软件自动评论的。而且,还可以将某些话进行重新排列组合:

表达方式虽然不同,但掩盖(或掩饰?)不住吹捧的热情。

虽然不太清楚这些人这样做的目的,大约只是想更多人观看自己文章吧。但我也是深受震撼。国人的聪明真是无处不在!

当然,这样做的只是一部分人。榜单里还是有一些人没有这么做,还是在踏踏实实写文章。

但是,当脚踏实地没有回报时,会不会有人想其他的办法,发挥小聪明,把其他人裹挟进一个内卷的非正常状态,那就不知道了。但愿只是我的杞人忧天。

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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