委托和事件

1.声明委托 在没有方法体的方法前面加delegate

2.委托的调用: x method=new x() 初始化后,method.invoke();  method();

3.c#中,任何多线程都是基于委托,没有委托就没有多线程

4. 委托的意义---解耦

5.多播委托

    匿名方法移除不到,匿名方法无法匹配

这种也无法移除

              * 多播委托不能直接异步调用,异步的话用下面的


6.事件是一个委托的实例,委托是一种类型,事件控制了实例的使用权限,更加安全,事件外部不能直接Invoke和赋值(声明这个事件的类才能执行这些操作)

7.事件三个角色,分开才有意义(发布者,订户,第三方订阅),事件只能发布者Invoke



内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节全局趋势,显著提升预测精度泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB深度学习的科研人员、工程师研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例详细的模型描述有助于读者快速理解复现该项目,促进学术技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试优化,以达到最佳的预测效果。
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