FlashDevelop快捷键

本文介绍了FD代码提示工具中的快捷键使用方法,包括代码自动完成(Ctrl+Shift+1)、模板快速生成(Ctrl+B)、颜色选择(Ctrl+Shift+K)、代码注释(Ctrl+Shift+B)、代码折叠与展开等功能,帮助开发者提高编程效率。

ctrl+shift+1 自动完成代码,这个功能是FD代码提示最有用一个,他可以用来自动生成GET、SET,自动申明变量、方法,自动导入类等
ctrl+b 范例代码   for、if 等代码段的模板,只要按下这个键就可生成
ctrl+shift+k    颜色代码拾取器
ctrl+shift+b    注释点选代码段代码
ctrl+shift+f     代码收起
ctrl+shift+a    代码全部收起
ctrl+shift+e    代码全部展开
ctrl+shift+n   复制代码到一个新文件
ctrl+shift+i     生成了uid
F3                 查找    =    ctrl+f
F4                 跳转到指定方法或类或变量被定义的地方
shift+f4         跳回到之前所有的地方
ctrl+\            移到下个大写或标点或空格后
ctrl+]            移动下个空行后
选中代码段后–右键– Save As Snippet    保存为模板

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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