2、金融:科技巨头的黄金国

金融:科技巨头的黄金国

高科技时代

2011 年,著名风险投资家马克·安德森向世界宣称,世界正在被软件吞噬。事实也的确如此,大批程序员不断侵蚀着各个行业。优步等众多独角兽企业利用分销环节的低效和传统系统的漏洞发展壮大,全球消费者也享受到了免费的福利,如今还有谁会为导航付费或购买字典呢?又有多久没找旅行社来获取最优机票了呢?

不过,安德森所描述的这场革命,早在约 30 年前的创新突破就已拉开帷幕。历经一系列具有里程碑意义的时刻,1983 年互联网正式上线。得益于传输控制协议/网际协议(TCP/IP)这一全新协议,计算机网络首次实现了全球互联。

真正意义上的网络时代始于 1995 年,网景公司上市引发了互联网热潮。该公司推出的浏览器 Navigator 占据了 70% 的市场份额,其创始人之一便是当时 24 岁的马克·安德森。

网景公司首次公开募股(IPO)时,公众的淘金热情显而易见。此前,只有精通技术的先驱者涉足网络空间,但大多数人都听闻过相关故事。投资者们相信,互联网的承诺首次能够转化为巨额财富,尽管当时网景公司尚未盈利。投资者们甚至愿意把钱投入到一个刚毕业、穿着随意的大学生的创意中。安德森还通过挑衅性的比喻来打造自己的品牌,比如将竞争对手微软比作《教父》。最终,他成为了第一位网络巨星。

当时《华尔街日报》惊叹,网景公司仅用一分钟就达到了拥有 43 年历史的通用动力公司的市值。尽管当时人们热情高涨,但没人能想象到科技公司在未来几十年将如何重塑世界。

2000 年互联网泡沫破裂后的洗牌期过后,众多幸存者和新进入者崛起,构建了如今我们习以为常的数字经济。这个新时代需要数据库和硬件支持,因此 IBM 和甲骨文等早期计算机巨头通

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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