20141204-进化:我们在互联网上奋斗的故事-试读版读后随笔

本文总结了中国互联网20年发展历程中技术领袖的成长经验。强调自信建立在认清自我和技术实力之上,提出“道”与“术”的平衡发展观念,并强调执行力的重要性。

  像书中扉页书评中提到的一样,这本书里的每一章节或是关于中国互联网20年的技术演变进化,或者是产品发展,或者是创业心得及箴言,全部是这些“黄埔一期”的大牛们的金灿灿的经历。一口读完之后,发现了他们之所以成为大牛,是有原因的!也许原因各不相同,但是却有着相似之处:面对未来,他们有着异乎常人的思考与清醒地认识;身临浪潮之中,他们顺势而行,登顶浪潮之巅。

  而我们从这些经历中、阐述中又有什么收获呢?

  自信

  不是盲目地自信,要认清自己,然后去找路径,找到那条前人走过、走通的和你适配的那条路径,我希望我能够找到,目前还是有些不够清晰。风行网技术总监王会东在书中分享的关于职业规划的那段话:“在我看来,所谓规划,只不过是不断地认识自我、不断选择的过程”。所以需要你去切实地做一些事情后,比如:提高技术实力(编码、算法、啃书)、提高思考力、提高自控力、提高自我时间管理、自我管理等软实力,之后你才会有的选。在这个过程中,你的自信心也会提升(起码关于你这份职业中所需要的能力你应该很带感了)。这是关于自信心得解读,但是更重要的也许是着重地培养自己的自我思考力,做一个有思考、自信的程序猿(媛)。

  术与道

  看到过很多关于术与道的分析,说法不一。不过跟人比较认同道存于心,术多不压身的观点。为什么?因为这就是一个人的bigger再高也是要吃饭的问题。不过有bigger比没有要强,bigger高比低要好。这些书中的CIO/CTO们有他们的自己对行业、趋势及自身的思考,然后又肯努力,所以他们成功了。这一点是要我们学的,几乎全部的人都提到了提高“软能力”、自我管理能力等等,换到他们的角度想一想:为什么要有软能力呢?需要什么样的软能力?不是说他们术业专攻于此,才导致他们有这样的思考,而恰恰是反过来的,有了对自己的反思能力、对外界的反思阅读能力,才会有这样的思考。所以,你我需要加强锻炼这方面的“道”的修炼。

  执行力

  四维空间中的我们,只能决定一种可能,一种因为你现在的行为而决定了的可能。所以在这个四维空间中,你想要产生什么可能,随着时间的增加,需要我们在这些有效的变量(时间)自己书写一个相应的函数,才能够return一个你想要的返回值,否则很有可能return的是一个错误码。

  2014.12.04  与诸君共勉~ by bayingbf
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 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!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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