首次尝试编写博客 | GCT备考二战 | 编程与我

一名通信工程专业的大学生,因对计算机的兴趣,自学计算机专业,准备第二次挑战GCT考试。分享从C语言入门到数据结构学习的心路历程,以及在专业课和数学上的备考经验。

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开头简介

只是一名临近毕业的普通一本大学通信工程专业的大学生,凭着对计算机的好奇、对程序编写的兴趣、自我强迫症的满足和对未来发展的看法,我选择了自学计算机专业相关知识,并努力成为一名码农,从职业、专业、爱好方面发展和丰富自己。


第一次写博客

知道博客这个词,应该是同步于开始了解计算机的时候,在大学期间偶会有机会去查阅一些博客去帮助自己完成学校的课程设计和大小论文,那时觉得博客类似于百科,又类似于笔记摘录,又有些是专业解读和讲授,分门别类,“五花八门”。
一直有想去有一个自己的博客,开始的时候觉得会像是去写日记,在有了一些基础的专业知识后发现博客更多的功能是梳理和分享。
为什么是此时此刻决定开始写博客?原因我也无法确定,更多的是想把正在学习的专业知识整理和梳理出来,也有想去记录着剩下的备考175天,以及之后…etc。


GCT备考二战

大三下学期决定跨专业考研,选择了自己喜欢的计算机专业,但因为数学的掉线导致全面崩盘。在毕业就业和二战之间,我没有信心去凭着自己仅仅合格的本科专业成绩就这样匆匆迈入社会竞争大潮,所以在艰难的挣扎后选择二战,怀着侥幸和信心再来选择一次自己的人生。
专业课是数据结构,对于这种偏理论概念的计算机编程思想和算法思想知识,自己感觉不如学习一门编程语言来的简单粗暴,概念性的知识一直是我的头痛点,去年一年的复习也只让我的专业课成绩刚刚过百。当然今年二战的关键还是在于数学。


编程与我

大一的迷茫期是注定的,想认真学习本科专业但始终力不从心,对码分多址、调制解调、信号处理等专业名词和概念,完全无法提起兴趣。大二跟着学校课程学习了C语言编程与设计、微机原理、操作系统等计算机基础课程,对计算机专业产生兴趣,并且在当时并没有其他方向可以选择的情况下,开始在学校学习的基础上自主学习计算机专业知识。
学的最多,花费时间最多的仍然是C语言,作为一门基础编程语言,对我来说入门和基本掌握难度不大,但是要进阶的去运用到复杂问题仍然是困难重重,看过几本C语言教材资料后选择参考《C Primer Plus》去更深层的学习运用好C语言。
自我感觉并不是一个合格的计算机专业学习者,同专业、同班级、同宿舍的同学,有已经凭借自主学习JS拿到20K的offer,有对自己将来清晰规划和设想的,有十分明确自己去向的,当然也有考研成功继续深造的。相比之下的我,实在是有些迷茫和失败,仅仅想借着一点基础的计算机知识和认识,接触面太少导致根本没有可以选择的走向,真的是抱着侥幸心理,坚持着这唯一一条有着兴趣的路下去,或者说正式开始走下去…


开始吧



内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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