32、COM+ 技术:管道与管理对象模型深度解析

COM+ 技术:管道与管理对象模型深度解析

1. COM+ 管道技术

COM 下的标准封送技术最初旨在尽可能隐藏 RPC 机制的细节。当客户端调用方法时, [in] 参数会被传输到服务器, [out] 参数在调用结束时返回。一般来说,通过方法参数在网络上传输的数据量不大,数据传输性能不是大问题。但如果需要传输大量数据,标准传输机制就不够用了。COM+ 引入了管道来方便在方法调用中进行批量数据传输。

COM+ 管道是同一类型元素的有序序列,支持 Push Pull 两种方法。显然, Push 用于向服务器发送数据, Pull 用于从服务器获取数据。SDK 为管道定义了类似模板的接口定义:

interface IPipe##name : IUnknown 
{
  HRESULT Pull(
    [out, size_is(cRequest), length_is(*pcReturned)]type *buf, 
    [in] ULONG cRequest, 
    [out] ULONG *pcReturned ); 
  HRESULT Push(
    [in, size_is(cSent)] type *buf, 
    [in] ULONG cSent ); 
} 

基于此模板,COM+ 定义了三个管道接口:
| 接口名称 | 传输数据类型 |
| ---- | --

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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