请问开发网络程序究竟用.NET好还是用java好啊！

hsz8250 2003-06-02 01:07:24

请问开发网络程序究竟用.NET好还是用java好啊！

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sz_news 2003-06-11

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java,j2ee好！！

AllError 2003-06-11

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在这里的都是说java好的.估计在.net区的都说.net好

Phoenix2000 2003-06-10

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原来我是持反对观点的，但是经过了这段时间后，我发觉用 Java 做网络应用确实有其独到之处，我想以后我会大量用 Java 做网络应用方面，不错。

wantvictory 2003-06-10

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java好啊

ytdmm 2003-06-02

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用java，有前途！

本系统是一个完整的无人系统导航解决方案，通过融合多个GNSS系统（GPS、北斗、GLONASS）和惯性测量单元（IMU）的数据，实现厘米级至米级的高精度定位和导航- **多GNSS系统支持**: 同时支持GPS、北斗、GLONASS等多个卫星导航系统 - **紧组合融合**: 采用扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现GNSS/IMU紧耦合 - **自适应滤波**: 根据测量质量动态调整滤波器参数 - **高更新频率**: IMU预测100Hz，GNSS更新10Hz - **实时可视化**: 实时显示导航轨迹、姿态、精度等信息 - **完整的误差建模**: 包含传感器偏置估计和补偿 ### 技术指标。

内容概要：本文介绍了基于鲸鱼优化算法（WOA）对深度学习预测模型（CNN-LSTM）进行超参数优化的研究，结合Matlab代码实现，旨在提升预测模型的精度与性能。研究将CNN用于特征提取，LSTM用于序列数据建模，并利用WOA算法全局搜索最优超参数组合，避免人工调参的低效与不精确。文中详细阐述了模型构建流程、优化机制及实验验【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）证过程，展示了该方法在时间序列预测等领域的应用潜力。; 适合人群：具备一定机器学习与深度学习基础，熟悉Matlab编程，从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师。; 使用场景及目标：①解决深度学习模型超参数调优难题，提高模型预测准确性；②应用于风电、光伏、负荷等能源领域的时序预测任务；③为智能优化算法与深度学习融合研究提供可复现的技术方案。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解WOA优化机制与CNN-LSTM模型架构的结合方式，同时可尝试将其迁移至其他预测场景以拓展应用范围。

内容概要：本文详细介绍了一个基于CNN-BiGRU-Attention融合架构的多变量时间序列预测项目，旨在通过深度学习技术实现对复杂时序数据的高精度预测。模型结合卷积神经网络（CNN）提取局部特征，双向门控循环单元（BiGRU）捕捉长短期时序依赖，并引入注意力机制自适应加权关键时间步，提升预测性能与可解释性。文章涵盖模型架构设计、数据预处理、损失函数选择、训练流程及代码实现示例，包括数据归一化、模型集成、注意力可视化等关键环节，系统展示了从数据到预测的端到端解决方案。; 适合人群：具备一定深度学习基础，熟悉Python与PyTorch/TensorFlow框架，从事时间序列分析、智能预测、工业监测等相关领域的研究人员、算法工程师及高校研究生；; 使用场景及目标：①应用于金融、能源、气象、工业等领域的多变量时间序列预测任务；②解决高维特征冗余、噪声干扰与长短期依赖建模难题；③提升异常检测与智能预警的准确性与实时性；④通过注意力权重可视化增强模型可解释性，支持业务决策；阅读建议：此资源以实战为导向，建议读者结合代码运行与调试，深入理解各模块的设计逻辑，重点关注CNN、BiGRU与Attention的融合机制，并尝试在自有数据集上进行迁移与优化，以掌握完整的技术闭环。

本系统采用SpringBoot框架与微服务结构设计，专为养老机构管理需求开发。程序代码经过专业教师审核，符合高等院校计算机专业毕业设计或课程实践的规范性要求。资源包内含完整工程项目文件、结构化查询语言脚本、开发辅助工具及技术文档，解压后配置运行环境即可部署使用。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计

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