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本文分享了一位开发者在外派银行工作期间,面对紧张项目进度挑战,深入研究Node.js及Express框架的经历。文章详细记录了作者从Windows环境安装配置Node.js与Express开始,到尝试将现有PHP项目的视图文件转换为Jade模板语法过程中遇到的问题及解决方案。
因为最近外派到银行上班,而银行嘛,是个金主,但同时也是个难伺候的主。有时候项目进度特别赶,所以,晚上只能拼命加班,有几次都是晚上1、2点回去的。但我的主管更拼,有时间就睡在银行,到了节骨眼上,没办法,处在那个位置上只能拼。


这次一直在研究nodejs,因为玩php的时间有点长,想了解下其他技术,在安装好nodejs与express环境之后(使用vagrant安装nodejs,貌似不能共享,这点我没有解决方法,所以,还是回到了windows的环境),一直以为windows开发,会有各种各样的兼容问题,从这次的安装来看,居然一点问题都没有,实在是有点小惊讶。

   看了点教程,觉得没有拿个项目实战,看得再多,也不能说自己会了,第一步,就是把html格式转换为jade格式,在本地安装使用html2jade之后,把自己正在做的一个thinkcmf的视图文件,拿了出来测试。发现使用的时候,有乱码,目前没有解决方案,而线上的html2jade.org则没有任何问题。所以,如果含有中文,尽量在html2jade.org转换,这样,没有任何乱码,可能html2jade要安装在linux环境下,才能不导致乱码吧,待测试。
   如果有解决的,望评论。
   第一次使用csdn的markdown编辑器,目前来说体验很不好,超过右边的翻页,也显示了。
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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