试用ajax的感受

    听说2006年是AJAx年,也就是说今年会有更多的项目会用AJAX来开发了.我也乘机赶赶时髦了,把ajax用到当前的项目中,当然我是用了最基本的东东.
    在页面中的一个按钮,当点击它时去后台获取最新的数据.使用了AJAX就不用把整个页面的参数提交来提交去了,现在就相当于局部刷新,比起以前更方便了. 不过就连这小试牛刀,也出问题了,就是在获取数据时,第一次能获取最新的数据,可以后每次都会用第一次的数据,好像根本没有调用后台的程序处理数据.为什 么会这样子的呢?难道是IE缓冲在作怪,在AJAX群中发布了这个问题,好很多的高手告诉了我解决方案,比如说在url加一个能和前一次区分的参数,或者 在后台处理的页面加上
response.setHeader("Cache-Control","no-store"); 
response.setHeader(
"Pragrma","no-cache"); 
response.setDateHeader(
"Expires",0); 
这样就能获取到最新的数据了,:0).看来什么东东还是要实践才行.以后我想我会把它以用的我更多的项目中去.
   
   
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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