儿童编程那些事-第二课-挖坑埋土

儿童编程那些事—第二课—挖坑埋土
今天进入正题,Scratch编程。为了避免广告嫌疑,以后一律以中华犬替代编程工具。 在一个五岁孩子的眼里,不管那种编程工具都是一样的。基础中的基础是鼠标的使用,当然平板就好得多。步入中华犬之后,都是分舞台区、命令区、操作区,当然还有一些杂七杂八的角色选择等等。这些对孩子理解都不难,舞台区就想象成表演的舞台,命令区的东西就是老师教舞蹈的各种动作命令,操作区呢,就是后台舞蹈练习区,练习好了,OK,就可以上台表演了。 一切准备就绪,就正式步入编程的大坑了。怎么埋土、怎么浇水、长成什么大树,完全取决于孩子的兴趣和家长的坚持。网上课程一开始就讲变量,讲语言,无异于对牛弹琴,孩子是不懂的,更不感兴趣。 首先进行的是前进练习,这个是没有难度的一个格子、几个格子的走。但是在左右转向的时候,大部分就理解不了角度的概念,实际他们就是记住了90度是右转,-90是左转,仅此而已,家长也不必过于苛责。这时候大部分都会出现编码错误如何进行调试的问题,这绝对是挑战孩子的耐心。大部分超过三次不对,就会来一场惊天动地的哭声。这时候就需要家长的干预,也能体现出家长的专业优势的时候了。但部分编程软件本身会出现错误,就是角色回退到初始位置的时候,状态并不会重置,导致修改正确的代码也无法运行,这时大部分家长或者老师的经验就是重新退出再进入就可以了。实际上,加入初始化状态的代码也是一样。

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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