52、深入探索字符串操作与 Like 运算符

深入探索字符串操作与 Like 运算符

1. 基础操作与迷你测验

在字符串操作中,我们常常需要对字符串进行各种处理。首先,有一些基础的操作需要了解。当完成操作后,要记得点击退出按钮,关闭代码编辑器窗口,然后关闭解决方案。

这里有一个迷你测验,来检验对字符串操作的掌握程度:
1. 如果 strAddress 变量包含字符串 “1234 Oakton Street”, strAddress.IndexOf("Oak") 方法会返回什么值?
2. 如果 strAddress 变量包含字符串 “1234 Oakton Street”, strAddress.IndexOf("Oak", 7) 方法会返回什么值?
3. strPartNum 变量包含字符串 “KRTW56Y”。编写 Visual Basic 语句,使用 Substring 方法将 strPartNum 变量中的字符串 “TW5” 赋值给 strCode 变量。
4. strPartNum 变量包含字符串 “KRTW56Y”。编写 Visual Basic 语句,使用 Remove 方法将 strPartNum 变量中的字符串 “KR6Y” 赋值给 strCode 变量。

2. Like 运算符详解

Like

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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