学习银光有段时间了,写点感受

本文分享了作者学习 Silverlight 3.0 的体验,包括中文版相较于英文版的优势,Xaml 语言与 XML 的联系,以及使用 Express Blend 设计界面的重要性。此外,还探讨了 GPU 编程的现状与期望。

  学习Silverlight 3.0中文版有段时间了,其实中文版与英文版也没啥区别,看的教程不也是英文的嘛。感觉唯一有了点小小的区别就是对中文的支持。写个按钮不用再用OK了,直接写上确定就行……呵呵,对于中国人也确实是不小的改善了。

  Xaml或多或少的跟xml有血缘关系,于是很后悔那时有机会却放过了asp.net的学习……如今哭也没用了吧……

  早些时候在用Flash边学边做点小玩意的时候,很多人都鄙视的认为在浪费时间,用了Express Blend才知道设计一个界面是如此的重要……也知道,大多数人说的并不一定就是真理……也很可能是扯淡……

  GPU编程更为方便不假,可是只有2D的形变,缩放比例以及透明度的改变可以应用到GPU,那我们的3D呢…………期待着Silverlight 4可以给我们带来希望……

  也许,到如今,结果已然不是最重要的了,相反最重要的恰恰是我们为止努力的过程……

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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