大学里程序员的暗恋

大学,是一个美丽的地方!至少相对高中,社会她是一个让我们闲适,感觉美丽的地方。在这里我们有欢声,有笑语;在这里我们有奋斗,有汗水;在这里我们有孤独,落寞;在这里我们有爱情,暗恋。程序员的暗恋特别多,是吗?不是吗?

那些年,我们一起追过的女孩。那些年,我们一起暗恋的女孩。也许我们会默默的看着,我们不敢去表白——因为怕拒绝。当她们和别人走在一起时。我们会黯然,我们会伤心的在背后离开。我们想过不顾一切冲上去表白,曾经喝酒想借着酒意去。可是也许大多数程序员是理智的吧。怕那个喜欢的人,连和自己做朋友都不能了。是吧,这就是我们的暗恋!那些爱全部放在心里,或者写在那一页页的日记里,或者那暗藏起来为她写的日记,或者在那我们写的代码里。

程序员,我们何时才能大声说出来那句——我爱你!我们如何才能把我们写的那一页页情书交给她,而不是珍藏起来或者在她陪伴别人的时候在那打火机点燃的瞬间一切都没有了。我们何时才能不理智一回为了我们的爱情,才能毫无遗憾,才能不在她拥有他的瞬间和喝酒喝的昏天暗地最后留下一句祝你幸福。

我的爱情就是如此,选择了理智,选择了黯然离开,选择了把那一页页情书在打火机的瞬间一切都成灰烬,选择了在一夜昏天暗地的醉了。最后送上一句给她祝你幸福。

某人我爱你!

木头我爱你!

你所有的小名我都讲不出了,因为我在那喝醉的一夜我就失去那一部分对你的记忆。我只记得某人是我为你取的小名!木头是你那个闺蜜给你取的吧。


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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