31最佳网站背景设计

    这篇文章是特别为那些想了解一些在互联网上最有趣的网站。开门见山,我想告诉你,这些网站使用特大背景为主题。这些网站的大背景是刻意用的。大多数的网站有一个简单而有吸引力的主题,但这些网站有非常大的主题。即使你仍然减少网页的大小,你会看到这些背景需要一些时间,以减少它们的大小。毕竟,当你有一个网站的不同类型,那么只有人注意你的网站。嗯如果你有一个良好的分辨率的大屏幕显示器,这里值得一提的一点是主题将完全适合在你的屏幕,。

Stephan Siegrist

Grand Canyon Skywalk

 

Sur La Piste – Carlos

Mavic

Airwalk

Studio Tilt

Chicago L-Shirts

Mike Stocker Photography

Paul Smith

Medis Bar

The Squad

Free Agent Depot

Pixel Image

Design House Stockholm

CreativePeople

August

VAAI Design Studio

Facundo Almeyra Portfolio

Creative Spaces

Resto Hull

David Mullett

 

GOTOCHINA

Werkstette

FormTroopers

Aussie Bbq Legends

Sayonara

Morphix Design

Hangar Door

Immersive Garden

Yodaa

Bently Reserve

 

作   者:孟晨
出   处:http://www.cnblogs.com/xiaoyao2011/
个人站:  http://www.coderidea.com/
欢迎任何形式的转载,但请务必注明出处。

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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