SAE助力TapTap微服务改造并快速上云的成功案例
Serverless 应用引擎 SAE（Serverless App Engine）能帮助微服务应用极速上云，并能通过灵活的应用启停降低资源使用成本，降低运维难度。本文介绍SAE助力TapTap进行微服务改造并快速上云的成功案例。
MATLAB|【免费】融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法SCSSA-CNN-BiLSTM双向长短期记忆网络预测模型
主要内容 该程序实现多输入单输出预测，通过融合正余弦和柯西变异改进麻雀搜索算法，对CNN-BiLSTM的学习率、正则化参数以及BiLSTM隐含层神经元个数等进行优化，并对比了该改进算法和粒子群、灰狼算法在优化方面的优势。该程序数据选用的是一段风速数据，数据较为简单，方便同学进行替换学习。程序对比了优化前和优化后的效果，注释清晰，方便学习，建议采用高版本matlab运行。 ...
TPP方案代码调用pai-eas遇到的网络问题
本文介绍tpp方案代码调用pai-eas遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提：pai-eas和tpp在同一VPC下，如果不在请咨询aliyun相关同学。公网地址调用TPP不允许调用公网，只能使用VPC地址调用本地测试可以使用公网地址调用VPC地址调用您的pai-eas服务必须和tpp实例在同一r...
TPP方案代码调用redis遇到的网络问题_个性化算法开发平台TPP_智能推荐 AIRec(AIRec)
本文介绍tpp方案代码调用Redis遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提：Redis和tpp在同一VPC下，如果不在请咨询aliyun相关同学。TPP调用时，将TPP实例使用的交换机网段添加到Redis白名单，就能调通本地测试时，开通公网地址，将本地IP添加到Redis白名单，就能调通公网访问T...
分类预测 | MATLAB实现GA-BiLSTM遗传算法优化双向长短期记忆网络的数据多输入分类预测
分类预测 | MATLAB实现GA-BiLSTM遗传算法优化双向长短期记忆网络的数据多输入分类预测 @TOC 效果一览 基本介绍 MATLAB实现GA-BiLSTM遗传算法优化双向长短期记忆网络的数据多输入分类预测GA-BiLSTM遗传算法优化双向长短期记忆网络的数据多输入多输入分类预测（Matlab完整程序和数据）多特征输入的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就...
Matlab灰狼算法(GWO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，GWO-BiLSTM分类预测，多输入单输出模型
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
基于麻雀搜索算法（SSA）优化长短期记忆神经网络参数SSA-LSTM冷、热、电负荷预测（Python代码实现）
1 概述电力负荷预测实质是时间序列预测问题，存在非平稳性和影响因素的复杂性。为了提高预测精度，解决长短期记忆神经网络（LSTM）参数选取随机性大、选取困难的问题，本文提出了一种利用麻雀搜索算法（SSA）优化长短期记忆神经网络参数的短期电力负荷预测模型（SSA-LSTM）,通过历史用电负荷数据、相关影响因素数据对待预测日进行负荷预测。本文建立SSA-LSTM模型，进行冷、热、电负荷预测。先对时间序....
【MATLAB第19期】基于贝叶斯Bayes算法优化CNN-LSTM长短期记忆网络的单列时间序列模型及多输入单输出回归预测模型
基于贝叶斯Bayes算法优化CNN-LSTM长短期记忆网络的单列时间序列模型及多输入单输出回归预测模型前言前面在【MATLAB第8期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的时间序列预测模型，即单输入数据时间序列预测，见本人CSDN主页。前面在【MATLAB第10期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的多输入单输出回归预测模型思路框架，见本人CSDN主页。....
【MATLAB第10期】基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的多输入单输出回归预测模型思路框架
基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的多输入单输出回归预测模型思路框架前言前面在【MATLAB第8期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的时间序列预测模型，即单输入数据时间序列预测，见本人知乎主页。思路本次结合上文说的原理，简要说明如何根据单输入时间序列数据，修改成多输入单输出回归预测模型。**1、**首先要理解的知识点在于，单列时间序列数据，实现预测也是需要....
【MATLAB第4期】源码分享#基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的时间序列预测模型，含源代码+中文注释，保姆级教学
clc; clear; close all; %% -------------- 1.初始化变量 ------ ---------- opt.Delays = 1:30;%数据滞后30 %opt.dataPreprocessMode为数据预处理，'None'代表无处理，'Data Standardization'代表标准化处理， %'Data Normalization'代表归一化处理 opt.....
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