黑莓衰落,是我的错

        最近在总结自己的程序员的开发之路,越来越觉得黑莓的衰落, 是我的错。

        先说说我的开发之路, 我从2009年开始了程序开发的不归之路,到现在有四个年头了,他也是一条

心酸之路,      从这条开发之路里还可以看出技术的更新,新技术出现,旧技术衰落。

        最初我是在同学的推荐下进入了 j2me 开发行业, 想那时,j2me 也是如火如荼,各大运营商,SP,

平台,就如    现在的android一样喧嚣,但也正是android的出现,宣告了j2me的直接灭亡; 哥后来去了

家创业公司做黑莓,那时,  android推出不久,并不能看出他有现在这么大的天地,哥做着黑莓的开发,

心想多学一项技能也挺好的, 而且那时,   黑莓正联合中国电信推出了进军中国的第一款黑莓手机,心

中对于黑莓开发还抱有憧憬。没想一个项目近半年后,   黑莓还是那样,而android 已经迅速长大。而后

公司又转做 java智能卡,这个事情失败至极,并最终导致了公司的关门。 

       回顾这一条开发之路, 从j2me到blackberry, 再到java智能卡, j2me 已经灭亡,blackberry 即将

灭亡,java智能   卡在中国发展不起来。 如今,哥也投入了android的怀抱,对比现在android的降温,

难不成,又一项技术即将走下坡路。

       但我仍在技术这条不归路上继续往前走,继续学习。

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 推动智能优化算法与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与评估模块组成,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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