firefox 调试web的两个插件

本文介绍了如何在浏览器中安装并使用Firebug和HttpFox这两个开发者工具插件。通过简单的步骤,用户可以在tools菜单下的Add-ons中搜索并安装这两个插件。Firebug重启后可通过F12快捷键调用,而HttpFox则会在tools-web-developer中提供选项。

输入图片说明

两个比较好用的插件,添加方法是在tools 菜单项目 里面找到Add-ons,然后右边 search 里面输入插件的名称。

第一个是firebug

重启后,可以按F12打开。

第二个是httpfox

安装后重启浏览器,然后在tools web-developer里面找到这两项打开。

转载于:https://my.oschina.net/u/2308739/blog/675466

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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