vector

vector的迭代器容易失效:

vector<char> chars;
    constexpr int max = 20000;
    chars.reserve(max);
    vector<char*> words;    //指向单词开始位置的指针


因为vector声明的时候不需要声明大小,随着push_back(),元素数目增多,达到容量时,(一般容量会自动增加一半)。此时容量发生重新分配,原来的迭代器会失效。即“words”里面储存的指针会失效。   所以需要提前reserve。

这里的失效的含义是指如果继续使用这些指针的话会产生未定义的行为。


vector的优点:

1.vector的元素是紧凑储存的。即用多少就给多少,不会像数组一样必须要开多大,vector是即用即增。

2.vector的遍历非常快。

3.vector支持随机访问,使得很多算法(sort,binary_search ) 非常高效。


vector<char> 与 string

vector是一种保存值得通用机制,并不对保存的值之间的关系做任何假设,比如对于vector<char> “hello world!”就是一个13个char类型的元素的序列而已。与之相反,string的设计目的就是保存字符序列,它认为字符间的关系非常重要。

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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