本资源是MATLAB代码，LSTM神经网络，用于预测分类。
代码中numdely是用前numdely个点预测当前点，cell_num是隐含层的数目，cost_gate是误差的阈值。
直接在命令行输入RunLstm(numdely,cell_num,cost_gate)即可。

今天小编就为大家分享一篇pytorch下使用LSTM神经网络写诗实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。
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精确的电力负荷预测可以保证电力供应的稳定，降低用电成本，提高供电质量。
在进行短期电力负荷预测时，考虑到时序数据的时间相关性，应用张量流深度学习框架构建了LSTM神经网络模型，对电力负荷时序数据进行回归预测

做预测的小栗子，简单易懂，明了，合适初学者学习使用

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。