吃螃蟹的乐趣

今天忽然兴致所来,打算中午吃螃蟹。


楼下卖水产的店问了问价钱,大的40一斤,买了1公1母,一共25块钱,不贵。


叫买家用绳子把2只螃蟹扎好了,拎回去,先用盆水泡上一回,清清里面的泥沙和腥味。


OK,是时候了,把电饭锅倒上水,把2只螃蟹放进蒸笼里,按下电源按钮,开煮了


大概半个小时过去,估摸着应该好了,打开盖子,螃蟹的背部泛着股橙黄色,熟了。


还是冷一冷再吃吧。


吃螃蟹我的顺序是:首先揭开螃蟹的壳子,然后去掉两边的白色须子,这样就可以一扳两半,依次掰下4只脚,用牙齿从边缘咬断,然后再轻咬逼出里面的肉子。2只鳌大一点,牙齿咬的时候一定要注意慢一点轻一点用力,以防把牙齿咬伤了


接下来就可以吃里面的肉了。无非是一点点蟹黄和膏肉。不知怎么的,虽然没有放盐,但螃蟹肉吃到嘴里就是有股咸味。


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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