总结一下

总结一下,最近做了一部分leetcode的题目


1.通过做题目,熟悉js语法还是蛮好的,熟悉一下以前的算法也是蛮好的

2.很多题目是需要通过空间来换时间的。有些题目为了提高效率,需要好好动脑筋,这个动脑筋,希望变成一种习惯,比如如果写排序算法,你是写冒泡还是写插入排序?希望提高程序效率是一种习惯,而不是只是一种做题目的时候的感觉

3.遇到复杂的题目,我对自己的要求是先解决,再优化,然后看看别人的代码,从里面来学习

4.一个大问题,如果给你一个code,你能优化这个代码么?如果用一个程序去优化另外一个程序,这个程序怎么写?编译器的编译的时候会对于编码做一部分的优化,如果从信息熵的角度,给一段代码,你是否可以精简这个代码到最小的程序,用最小的计算量来实现目标?


第四个题目很难,也许无解


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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