人生处处有行迹

为什么要做技术提升?自卷,增强自身的抗风险能力。

目前我所在的技术团队风气不佳,有挪窝的打算。这种风气是一家公司长期以来形成的做事风格,这种模式有的是长期实践形成的,有的是上级技术领导主导干预造成的。

作为技术研发人员,被领导吐槽写代码没有灵感。那么什么是写代码的灵感呢?本人经历过的公司基本上都属于能够让人得到成长型的公司,但目前这家公司只是在入职的时候高调的问了一下未来三五年的规划,后期就沉入乏味的迭代之中不是新迭代就是修复BUG。领导吐槽最多的就是研发被产品牵着鼻子走,如果没有产品去定义,技术的边界是不会被定义的,那我们每天就畅想写一个Hello world了事?

领导最擅长的就是吐槽下面的人做事情总是拖泥带水,

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(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:对机器学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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