Microcosmic Game Engine 架构图

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转载于:https://www.cnblogs.com/seelife/archive/2012/06/13/2548393.html

根据下面的话写70字的感悟:观察产品是提高成品率的前提 我经常长时间待在现场,拿着自己的放大镜全神贯注地查看产品。如果放大镜的倍数还不够用,我就用显微镜观察,有时一看就是一小时。在这样的过程中,我渐渐对产品产生了感情,一旦发现瑕疵,就会不禁在脑中重现实际生产流程,并推测“这孩子(产品)是在哪个环节受伤(出现残缺)的呢?” 如果是高规格的产品,有时良品率只有 10%,甚至 5%。其最具代表性的便是名为 IC (Integrated Circuit,即集成电路)的半导体。IC 是一种微型电子器件,在一块边长仅有两三毫米的方形硅基板上,搭载着数十万个晶体管、二极管等元件。它是制造手机等电子产品时不可或缺的部件。如果用显微镜观察 IC,就能看到上面密密麻麻地排列着晶体管,哪怕只混入微量杂质,也会使 IC 沦为废品。 半导体产业始于美国硅谷,后来在日本逐渐繁荣。这是一场微观世界的“产业战争”。胜负的关键是“能在一枚硅晶片上获得多少个良品”。换言之,这是一场关于成品率的竞争。 起初的良品率可以用“惨淡”来形容,一枚硅晶片只能生产出一到两个良品,因此最初的 IC 价格高昂。但随着行业整体工艺水平的提高,成品率也逐渐上升,等到一枚硅晶片能够生产几千乃至几万个合格品时,IC 的单价也就随之大幅下跌。于是,随着半导体价格的下跌,诸如电视机、收音机等使用半导体部件的电器产品,其价格也变得平民化。 要想提高成品率,首先必须从观察产品做起。在观察的过程中,就能听到产品的声音,从而得知产品“哪里疼”“在哪里受的伤”,进而查明生产流程中的问题环节。 我之所以一直使用“产品的声音”这种拟人的表达方式,并非单纯为了让说明显得生动,而是为了强调认真观察产品的重要性。在实际工作中,我们必须达到这样的心境。
02-15
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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