离职小记~~~

  这个月作出的最重要的决定~~~离职。

对于已工作的人来说,离职就是跳槽,特别是对于我们计算机专业,简简单单的一封辞职信,等个半月,办完手续,一切OK,而且貌似越跳越高,虽然我没有此经验;而对于我们大学生,离职指离开实验室,对于我更慎重 ~~换导师

我是一名某普通一本在读大四学生,11年10月份左右,参加了一次演讲会,短信通知是某特聘教授跟我们讲解有关出国考研事宜。去了才知道,教授是学校刚特聘的海龟,由于刚回国,想建立实验室,招人~~当时听其说的,感觉很NB,而且想做健康这块,说的很公益,我也很感兴趣,毕竟之前都没有进过实验室~一共招了三个人,当然我是其中之一,条件是初期三个月考察期,过了考察期,是走是留由我们决定,每月100元。进入了该实验室,很有激情,记得那年春节前后都缩短了半个月。这三个月那两位<记为小A,小B>真的没做什么事,不是不做事,是真的没事可做;还好我这边跟着一个博士做点研究,学了点也帮忙做了点。很快三个月就过去了,其中小A要考研,退出了实验室。我和小B决定保研~~貌似一切都很好~~不过过了一短时间,大约是12年4月份,小B提出退出实验室,原因是功课忙不过来,怕不能保研。这样就剩下我一个人,由于我一直跟着这个博士做研究,还算有事可做。直到大约12年5月份,跟着这个博士一起写了一篇文章,虽然由于某某原因没有投出去,但是我的任务算是结了。我就向导师提出要做点技术,多敲点代码,毕竟是本科,不想跳的太远,海龟还是可以商量的,后面我就跟着一个博士做J2EE,这样一直到10月份,正式填写研究生导师,我再次犹豫了,跟老师交谈了2,3个小时,最终还是被说服,继续在这边读研,这样一直到12月份,期间一直在写个系统,没什么建树。可是12月份发生了另外一件事,就是换语言,导师建议用python的django框架,理由是轻,不会像java那样启动tomcat可以去喝杯咖啡了。这样到今年5月份,期间一方面用django将之前做的系统重写了一遍,算是我的毕业设计,另一方面也做了另外一个项目,这个项目现在也差不多完成了,但听说没有达到对方的要求,其中的原因我不想多说~~五一期间,我慎重的思考了读研问题,回来后果断离职~~换导师~~这个决定不仅是本月最重要的决定,也是我长这么大,第一次独立地做出的最重要决定~~~

这个决定~~期间要考虑很多问题,比如和导师闹翻,毕设-导师不让过,对个人而言是之前所有的工作都白费,去新导师那,一切都重新开始~~而我离开的理由仅仅是个人兴趣和想做点研究,具体不想多说,,哈哈~~最终老师还是批了,超出了我意料之外~~~


内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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