基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测，CNN-LSTM-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

1.输入多个特征，输出单个变量； 2.考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 4.excel数据，方便替换； 5.运行环境Matlab2018b及以上； 6.输出R2、MAE、MBE等评价指标。

包含数据集和源码， 使用CAE压缩图片，得到压缩的特征。例如将400*300维度的图片压缩为600维的特征。 - 训练 - 生成测试结果 - 生成中间结果 - 画图测试原图与重构图 # 其他 需要根据图片分辨率设置CAE格式 包含数据集和源码， 使用CAE压缩图片，得到压缩的特征。例如将400*300维度的图片压缩为600维的特征。 - 训练 - 生成测试结果 - 生成中间结果 - 画图测试原图与重构图 # 其他 需要根据图片分辨率设置CAE格式

基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制(CNN-BIGRU-Attention)多维时间序列预测，matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

包含java核心技术 卷II 英文版+源码 第十版，pdf高清带目录

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)数据回归预测，多变量回归预测模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

Java核心技术（卷2）：高级特性（原书第9版）

《JAVA核心技术(卷1):基础知识(原书第9版)》是《Java核心技术》的最新版，《Java核心技术》出版以来一直畅销不衰，深受读者青睐，每个新版本都尽可能快地跟上Java开发工具箱发展的步伐，而且每一版都重新改写了的部分内容，以便适应Java的最新特性。本版也不例外，它反遇了Java SE6的新特性。全书共14章，包括Java基本的程序结构、对象与类、继承、接口与内部类、图形程序设计、事件处理、Swing用户界面组件、部署应用程序和Applet、异常日志断言和调试、叙述方式深入浅出，并包含大量示例，从而帮助读者充分理解Java语言以及Java类型库的相关特性。

MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测 1.Matlab实现WOA-CNN-BiGRU多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)分类预测，优化参数为，学习率，隐含层节点，正则化参数； 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用； 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图； 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；运行主程序即可，其余为函数文件，无需运行.

C#开发实战1200例(第1卷).光盘