英语持续学习(二)

        我们在昨天,也就是2018年的7月30上午八点开始了第二次的验收。

        一切照常,我们还是在多功能厅开始的yan验收活动,采取小组表演的形式来展示自己的学习成果,有zhu主持人,有评委,有biao表演者,也有观众,很正式。有人想问:我们为什么要花大力气去举办活动来验收,自己学会不久可以了?我突然想起一句话,学习和生活需要仪式感,我们需要这种仪式感给我们的反馈,通过一个非常正式的场合,将自己学会表达出来得到的反馈和自己说完得到的反馈是不一样的,这种有正式场合,有很重要仪式感的反馈,能极大的激励我们接下来的学习,让我们心灵得到激励,而不是只是得到一个信息,我会了,这样对我们接下来的学习是没有激励的帮助的,所以我们每次都举办一次很正式,很有仪式感的验收活动,让大家清楚的认识到自己是可以的,相信自己坚持学习下去就可以成功。

         活动开始了,有人采取PPT形式,还有的人用了画板,来对gu's故事进行了形象的图画概括,我感觉是很不错了,但是评委们给了更专业的意见,要我们表现的更有张力,要更大胆,要更夸张,这样才能吸引观众,给自己一个愉快的体验,同时可以减轻自己的紧张感。快到我们上场,听了评委点评,我们决定采用画板还有一些搞笑的肢体动作来表演,刚开始还有一些紧张,我们出了了一些小问题,但是后来我们适应了,感觉发挥的还可以,我们的搞笑动作也让观众们哈哈大笑,还是很开心的。 

        到了评委点评了,先是说出我们刚开始紧张,状态没有调整好,但是中后期,我们逐渐进入了状态,还有我们的形式也很好,吸引人,让我最开心的是评委说后边听我们表演有听原音的感觉,真的是很高的评价了。

       大家都说这次的进步很大,其实这个是有目共睹的,毕竟我们早起了半个小时,还有改进了topic的方法,由以前的整体学习和复述,改变为段落学习,在进行段落的拼接,就像跑步一样,一口气十公里可能hen'很难跑,但是给自己分段,多订几个小目标,小目标都实现了,你的大目标也就实现了。还有就是topic,我们采用上午半小时,下午半小时,每天进行复述,加强学习。其实坚持去这样做,还是挺好实现了,事情做了就有收获,但是不能打折扣去完成,你给学习打了折扣,成绩会给你打折扣。

       Fighting!!! We can do it!!!

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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