我的博客三年创作纪念日

机缘

  今天我收到了csdn的私信,博客三年纪念日,虽然今年没写几篇文章,懒散起来了,最近才把笔捡起来写了几篇,但是回想起最初记录博客那会还是很高兴。现在写项目、博客都会注意代码规范,不像以前想怎么写怎么写,对于初学者我也建议没事多看看google官方Android开发平台,真的能少走许多冤路。


收获

  19年写了总共65篇,很大篇幅都是记录我的毕设《简易新闻项目》,2021年写了《简易音乐项目》,但是很可惜,因为一系列原因搁置了,然后就是一些平时遇到的问题解决的一些记录博客以及一些三方lib使用教程啊还有就是自己的开源lib,简单的diloag和webview的封装。
  22年换了新工作,可以说是一年一换工作把,22年学到的东西很多,工作也都用的kotlin开发,有一小段时间没用java,最近重构简易音乐突然感觉有些许不习惯。最近开始频繁的写博客的很大原因之一就是我想申请个博客专家(感觉很有面子),不能凭老本来慢慢提升阅读量了。截至2022.6.15.22:02时刻,我的博客阅读量17w,粉丝1.6k,其实我涨粉速度挺快的,可能是我写的专栏多的原因,也很高兴。


日常

  现在平时我基本上白天上班工作,晚上回家把简易音乐重构,开发些新功能,有时候也会记录下白天工作遇到的问题啊或者有趣的东西。希望大家看到我的博客能够学到东西并且喜欢就够了。


憧憬

提示:职业规划、创作规划等​​

Tips

  1. 您发布的文章将会展示至 里程碑专区 ,您也可以在 专区 内查看其他创作者的纪念日文章
  2. 优质的纪念文章将会获得神秘打赏哦
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。
评论 5
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

雪の星空朝酱

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值