关于学C语言的一点想法

首先声明一下,这是我第一次写博客,所以写得很烂,也恳请刷到这篇的人多见谅。

C语言其实大一的时候就已经学过了,但学得很烂,所以打算重新学一次,为了以后数据结构开个好头。我觉得C语言想学好还是需要多练(不过这更像句废话,学啥不都是熟能生巧的),怎么多练是需要下功夫的。如果仅仅是一昧地跟着网上的课程敲代码,我跟打字员也没什么两样了。思来想去,我觉得得从我过往学习的经历来找找我未来学习可能用得上的方法。

之前学C语言的时候,什么指针啊,什么函数递归啊……我都是囫囵吞枣地去学习的,并没有去弄懂其中的逻辑。所以在真正敲起来的时候,时常会发出:“诶,为啥是这样啊?”“怎么又报错了?”的惊叹。我如果真想学好C语言,真得静下心来,把每一个知识点都细细吃透了。

然后还是扯回练习。之前第一次学习C语言的时候,老师布置的作业还是蛮多的,但我基本都没咋写过,都是直接把同学的Ctrl+C、Ctrl+V就完事了。现在想起来还是蛮后悔的,我复制粘贴得再溜,那也是别人的成果,对自己的提升而言是毫无益处的。现在打算重新学也是一次重生,“此生”打算怎么“过”,继续碌碌无为,还是过得充实,全看我个人努力程度了。我现在也经常跟我家教的学生说:你列的那些计划啊、任务什么的如果不能付诸实践的话终究是一张废纸。没想到,现在这句话也要用在自己身上了。

一时半会感觉好像没啥想继续写的了,等我想到了我再继续来更新哈哈,see you soon…

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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