Gone 从 v1 到 v2 的更新分析

项目地址:https://github.com/gone-io/gone

原文地址:https://github.com/gone-io/gone/blob/main/docs/gone-v1-to-v2-analysis.md


Gone 框架在 v2 版本中进行了全面的更新和改进,主要目标是简化框架概念,提高易用性和性能。本文档将详细分析 v1 到 v2 的主要变化。

1. 概念简化与术语变更

v1 版本中,Gone 框架使用了大量宗教性的概念和术语来描述框架的各个部分,这些术语在 v2 版本中被替换为更加直观和技术性的术语:

v1 版本术语 v2 版本术语 描述
Heaven Application 应用程序实例,负责管理组件的生命周期
Cemetery Core 框架核心,负责组件的注册和管理
Priest Loader 组件加载器,负责将组件加载到框架中
Goner Goner 保留,但定义更加明确,指嵌入了 gone.Flag 的结构体指针
Prophet 移除 v2 版本使用更清晰的生命周期方法替代
Angel 移除 v2 版本使用更清晰的生命周期方法替代
Vampire Provider 转变为更直观的 Provider 机制
Tomb 移除 简化了相关概念

这种术语变更使框架更加专业和易于理解,降低了学习曲线,使开发者能够更快地上手使用框架。

2. 接口重新设计

v2 版本重新设计了框架的接口,减少了内部方法的暴露,使接口更加清晰和易于使用:

2.1 组件定义的简化

v1 版本中,组件需要嵌入 gone.GonerFlag,而在 v2 版本中,组件只需要嵌入 gone.Flag

// v1 版本
type Component struct {
   
   
    gone.GonerFlag
}

// v2 版本
type Component struct {
   
   
    gone.Flag
}

2.2 组件加载方式的统一

v2 版本提供了更加一致和灵活的组件加载方式:

// v1 版本
func Priest(cemetery gone.Cemetery) error {
   
   
    cemetery.Bury(&Component{
   
   }, "component-id")
    return nil
}

// v2 版本
gone.Load(&Component{
   
   })                        // 直接加载
gone.Load(&Component{
   
   }
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
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

dapeng-大鹏

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