实习14

实习14
删除
代码结构
在这里插入图片描述
与上一个相比多了
DeleteServlet

package com.zhongruan.servlet;

import com.zhongruan.service.UserService;
import com.zhongruan.service.impl.UserServiceImpl;

import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;

public class DeleteServlet extends HttpServlet {UserService userService=new UserServiceImpl();

    @Override
    protected void doGet(HttpServletRequest requst, HttpServletResponse respost) throws ServletException, IOException {
        String ids=requst.getParameter("id");
        int sid=Integer.parseInt(ids);
        userService.delete(sid);
        requst.getRequestDispatcher("/find").forward(requst,respost);
    }
}

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。
参考资料中仅提供了前端开发实习工作周报和关于Unity3D的初步学习研究周记,未涉及软件开发实习14周的日志与周记相关内容,无法直接给出软件开发实习14周的日志与周记。不过可以参考已有的周报示例,推测软件开发实习日志与周记可能包含的内容。 如前端开发实习工作周报包含本周学习的知识(React基础知识和语法、HTML5和CSS3基础知识)、工作内容(为野牛期货客户端加入指标弹窗功能)以及遇到的问题(指标持久化存在问题) [^3]。关于Unity3D的初步学习研究周记包含学习过程(安装软件、创建工程和场景等)以及对软件中文件存放规则的介绍 [^4]。 以下为一份软件开发实习14周日志与周记的示例框架: ### 第1 - 2周 日志:熟悉公司开发环境,了解软件开发项目的整体架构和业务需求,学习公司内部使用的开发工具和规范。 周记:总结前两周对开发环境和项目的了解情况,记录学习开发工具过程中遇到的困难及解决方法。 ### 第3 - 4周 日志:参与项目的模块设计,与团队成员讨论技术方案,开始编写代码实现部分功能。 周记:汇报模块设计的思路和成果,分享代码编写过程中的经验和问题,如代码优化和调试的情况。 ### 第5 - 6周 日志:对已完成的代码进行测试,修复发现的bug,与测试人员沟通协调,确保代码质量。 周记:总结代码测试的结果和问题,分析bug产生的原因,提出改进措施。 ### 第7 - 8周 日志:参与项目的集成工作,将各个模块进行整合,处理模块之间的接口问题。 周记:汇报集成工作的进展和遇到的挑战,如接口兼容性问题的解决办法。 ### 第9 - 10周 日志:对项目进行性能优化,分析代码的性能瓶颈,采取相应的优化策略。 周记:总结性能优化的效果和经验,分享性能分析工具的使用方法。 ### 第11 - 12周 日志:协助团队进行项目的部署和上线工作,处理上线过程中出现的问题。 周记:汇报项目部署和上线的情况,记录上线过程中的问题和解决方案。 ### 第13 - 14周 日志:对整个实习期间的工作进行总结和回顾,整理项目文档,与团队成员交流实习心得。 周记:全面总结14周的实习工作,分享自己在技术和团队协作方面的成长和收获,对未来的软件开发工作提出展望。 ### 示例代码(以Python简单的功能实现为例) ```python # 一个简单的加法函数示例 def add_numbers(a, b): return a + b result = add_numbers(3, 5) print(result) ```
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