Java 设计模式 之 鹰量模式

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package com.flyweight.theory;

public class TestChess
{
	public static void main(String[] args)
	{
		Chess black1=ChessFactory.getChess("黑棋");
		
		Chess black2=ChessFactory.getChess("黑棋");
		
		
		Chess white1=ChessFactory.getChess("白棋");
		
		System.out.println(ChessFactory.getSize());
	}
}





package com.flyweight.theory;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class ChessFactory
{
	private static Map<String,Chess> map=new HashMap<String,Chess>();
	
	public static int getSize()
	{
		return map.size();
	}
	
	public static Chess getChess(String key)
	{
		Chess chess=null;
		if(map.get(key)==null)
		{
			chess=new Chess(key);
			map.put(key, chess);
		}
		else
		{
			chess=map.get(key);
		}
		return chess;
	}
}





package com.flyweight.theory;

public class Chess
{
	private int x,y;
	private String type;
	
	public Chess(String type)
	{
		super();
		this.type = type;
	}
	public int getX()
	{
		return x;
	}
	public void setX(int x)
	{
		this.x = x;
	}
	public int getY()
	{
		return y;
	}
	public void setY(int y)
	{
		this.y = y;
	}
	public String getType()
	{
		return type;
	}
	
	
}


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Qwen3 是 Qwen 系列中的最新一代大型语言模型,提供了一整套密集型和专家混合(MoE)模型。基于广泛的训练,Qwen3 在推理、指令执行、代理能力和多语言支持方面取得了突破性进展

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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