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(散分)庆祝我的Blog文章上了CSDN首页并且在Blog.csdn.net上成为精华的第一篇
nodreamer
2006-09-19 10:54:59
呵呵,对于我还是第一次,散分庆祝一下。
文章题目是:利用基于Adobe软件的交互式表单精简业务流程(全)
地址是:http://blog.csdn.net/nodreamer/archive/2006/09/18/1238385.aspx
大家有空的来看看,帮着up
明天下班前结贴,来者有分
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(散分)庆祝我的Blog文章上了CSDN首页并且在Blog.csdn.net上成为精华的第一篇
呵呵,对于我还是第一次,散分庆祝一下。 文章题目是:利用基于Adobe软件的交互式表单精简业务流程(全) 地址是:http://blog.csdn.net/nodreamer/archive/2006/09/18/1238385.aspx 大家有空的来看看,帮着up 明天下班前结贴,来者有分
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剑 云
2006-11-26
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恭喜LZ
iambic
2006-11-25
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晚接分。
sandflying
2006-11-25
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祝贺接分
ilovemilk
2006-11-24
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好,接分了
lavendergo
2006-11-24
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gx jf
Zero2One
2006-11-24
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hhhhhnnnnn66
2006-11-24
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祝贺
cloudtarget
2006-11-24
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malligator
2006-11-24
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gj_wyl() ( ) 信誉:100 Blog 2006-9-27 17:53:15 得分: 0
up
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guileen(松风抚琴) ( ) 信誉:90 Blog 2006-11-23 12:32:24 得分: 0
====
后者是不是有自动灌水机器??
这么老的也挖出来了呀
楼主我支持你,接分
haisenmai
2006-11-23
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support
guileen
2006-11-23
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楼主我支持你,接分
sunday_hl
2006-11-23
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恭喜
zt7763674
2006-11-23
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一看楼主就是个高手,我这么长时间了也只能发100分的帖子,你真牛!祝你越混越牛,越混越大!
royeleo
2006-11-23
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恭喜
stevphen
2006-11-23
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有.意思
sun113
2006-11-23
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one point
gj_wyl
2006-09-27
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up
jk88811
2006-09-26
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up, 接分
楼主大有前途...
xq_zhang
2006-09-26
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up,接分!
syhan
2006-09-26
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jf
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CSDN
社区电子杂志(eMag)官方
blog
群建立
经过两个多月的发展,
CSDN
社区电子杂志项目(eMag)目前已经拥有13种电子杂志。我们建立
CSDN
社区电子杂志项目(eMag)官方
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群的目的在于,充分利用
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的各项功能,更好的对外展示各种杂志及其编辑团队,更好的与我们的热心读者实现互动,更好的听取大家的意见。共同促进我们的杂志成长为专业、一流的电子刊物。每种杂志都有自己的官方
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,它的主要功能包括:1、在每期杂志发布的同时,将
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一下,
文章
总数达到一百
庆祝
一下,
文章
总数达到一百,不论是原创的还是转载的, :D :lol: :lol: ~~
Elastic:开发者上手指南
你们好,我是Elastic的刘晓国。如果大家想开始学习Elastic的话,那么这里将是你理想的学习园地。在我的博客几乎涵盖了你想学习的许多方面。在这里,我来讲述一下作为一个菜鸟该如何阅读我的这些博客
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。 我们可以按照如下的步骤来学习: 1)Elasticsearch简介:对Elasticsearch做了一个简单的介绍 2)Elasticsearch中的一些重要概念:cluster,n..........................................................
负荷预测基于CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究(Python代码实现)
内容概要:本文围绕基于CNN-BiLSTM-Attention混合神经网络模型的电力负荷预测展开研究,提出一种结合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)与注意力机制(Attention)的深度学习框架,并通过Python代码实现高精度的短期与超短期负荷预测。该模型充分利用CNN对局部特征的提取能力,捕捉负荷数据中的周期性与趋势性模式;借助BiLSTM对时间序列前后向依赖关系的建模能力,增强对动态变化的感知;并通过Attention机制自适应地聚焦关键历史时刻,提升预测准确性。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及超参数调优方法,并在真实负荷数据集上进行了实验验证,结果表明该混合模型相比传统单一模型和其他基准模型具有更优的预测性能,尤其在应对非线性、非平稳负荷波动方面表现突出。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或时序预测相关工作的科研人员、工程师及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于电网调度、电力市场出清、需求响应管理等场景下的精细化负荷预测;②为研究人员提供一套完整的、可复现的深度学习负荷预测代码框架,推动AI技术在能源领域的落地应用;③帮助理解CNN、BiLSTM与Attention模块之间的协同机制及其在时序建模中的集成方式。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码进行动手实践,重点掌握数据归一化、滑动窗口构造、模型搭建与训练技巧,并尝试在不同地区、不同季节的负荷数据上进行迁移测试,以深入理解模型泛化能力与调参策略。
CentOS 7 software collection for Vim 8.2
源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 aje-vim82软件集合 该软件集合为CentOS 7系统配备了Vim 8.2的rpm软件包。 关于这一软件集合 当特定的插件被采用时,对Vim的最新版本有需求。然而,CentOS所搭载的版本相对陈旧,需要基于源代码进行重新构建。 为了精简在CentOS 7上应用和部署最新上游Vim版本的操作,这一软件集合应运而生。 通过Github动作,每晚都会从Vim官方获取源代码,并在必要情况下对最终标记的版本进行重建。一旦工作流程执行完毕,便会生成一个新的版本。 局限性 尽管在发布新版本前执行了基本的功能检测,但这些软件包仍处于未准备就绪的状态,存在崩溃的风险或可能引入错误及性能下降。 因此,若新功能超出了稳定性要求,应考虑使用此软件集合。作为普遍建议,在使用此集合时,不应从系统中移除CentOS 7自带的Vim软件包。 用法 该软件集合可与Vim官方软件包协同安装。 要安装收集的软件树结构,至少需要安装aje-vim82和aje-vim82-run这两个软件包。
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