2016年终总结

黄金第一年。

匆匆又1年,体会了几种不同的自己,应该来说是彻底告别社会新人标签,开始真正征途的1年。

在锋浪呆到大概5 6月离职的吧,并不是愉快的。自己至少有8成的原因,对职业感太浅,和自己这类职场经历太少有很大关系,当时并没有从多方面考虑,直接造成了不快的结果。今后必须要注意!

之后抱着对未来无限的向往,开始了所谓的创业,做本地微信的运营推广平台化等等,结果是哀怨大于心死,最后自己的平台还没开始砸钱下去推广,就已经胎死腹中了。原因自然是想法太天真,太简单。不想多说。

10月初来的厦门,经历了1个多星期的面试,有大公司也有小公司,最后选择了这家『南风网络』(恩,其实名字还很多吧。。)。初来是本来是想选一家大公司的,才发现自己的技术其实还算不上多高,撑死在中下游荡,那就挑一家看着顺眼的就好,薪资比预期高一些,比较看重的是能给我比较多的项目经验(也就是加班多!)但这正是我现在所需要的。

工作了两个月,确实提升很大,而且能看见自己的弱点在哪里。
接下来就是实现自己薪资1年1翻的能力提升(是能力,以能力驱动薪资)。
下来总结一下吧。

创业

多么好看的两个字,包含太多,体会过才知道自己的渺小不足和社会的残酷。值得庆幸的是这两个月并不算白费,从懵懂的追求,到看清事情的本质,学到了就是一辈子不是吗?
不想谈太多。

未来

坚信自己还不够努力,并继续加强和持续,黄金期也许只有10年,每一年都能决定这辈子的最终高度。

内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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