[心灵老鸭汤]一个菜鸟提升自我修养的辛路历程

一个菜鸟提升自我修养的辛路历程

  创建csdn帐号,创建csdn博客,写上几篇学习笔记,这一系列动作本应该是我几年前就应该做的,然而现在已经过了好久好久,转眼间已经到了快要和大学说再见的时间。我自认为从出生到现在都没怎么成功过,却也没失败过,到目前为止的人生路程都在平淡中度过,上学区的小学,初中,中考考了一所还不错的中学(初中生那点程度也考验不出什么智商),之后就到了大人们常说的人生分叉路口,不知道别人怎么看,对我来说,在这个所谓的人生分叉口,依然没有对我有任何的催化作用,靠着自己在理科上的小聪明,也算考到了一个看起来还可以接受的学校。不前不后,也是我到现在为止的人生历程的关键词。要是再用另外一个词来形容就是普通。(有时间的话我一定会好好地把我大学之前的历程回忆着写出来,也当是对自己的一个小回忆)

  在我看来普通没什么不好,加上大学读得计算机,看起来吃喝不愁,就这样又在大学混了四个年头,期间也拿了几个奖,然后就到了大学的最后一个年头,还有一年就毕业的我们(我读得专业有个日语强化班所以是五年制的,没有毕业论文)和所有快毕业的大学生一样,考研的考研,找工作的找工作,打游戏的打游戏,迷茫的迷茫,我感觉我就是迷茫的那一伙儿人。于是大五一开学我就随着大流去找工作了,干IT的找工作还是蛮好找的,参加了几个千奇百怪但是骨子里却又看起来都差不多的面试,虽然没有过实习经验,不过校招还是考察的是基础知识,最后还是拿到了几个像华为这样不错的offer(又继续着我的普通),周围同学陆陆续续的找到理想的工作,不理想的工作,寝室好哥们一个去了美团,一个拿到了银联的offer,看起来互联网还不是很寒冬嘛大笑。不过恰恰是这一个月的面试生活,令我改变了对自己人生轨道的认知,长到现在的我看着老去的父母第一次想吃后悔药,不知不觉我就要一个人生活了,在别人看起来一路平稳的我,第一次想拒绝平稳,我想要提升,想在众多计算机专业的人中脱颖而出,不管最后能不能成功,起码也算一次经历。我拒绝了当初拿到的几个offer,选择了保研,继续深造,同时也参与到了一个互联网电商开发项目当中,又是一个月时间。这两个月时间过得很快,很多以前书本上看的东西都能实现,这种感觉还是很不错的。(有机会这段经历也可以回忆回忆偷笑

  虽然大学这几年也不是啥也没干,啥也没学,但是好像都没怎么用程序来实现,所以痛定思痛的我,选择改变。本来就不是写文章的那块料,非得写个老鸭汤,之所以写这篇小短文,不仅是整理一下到现在我到底干了啥(确实啥也没干),更是给自己的一个写学习博客的开始。每篇学习笔记一定编译通过,在bug当中提升自己才是正道,以后有好的书籍一定会第一时间写到blog上来,写上学习笔记,就当给自己看了。其他什么乱七八糟的也都写写,一个粗壮的树是慢慢一圈一圈长成的。Let's Go!

  最后例行公事,用一句话给自己力量,not born outstanding.


MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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