海哥说的未来趋势、我最近遇到的问题

本文探讨了移动端编程和网络编程作为未来趋势的重要性,并强调了PC端开发的衰退。此外,文章分享了一次调试经历,指出了直接进行单元测试对于快速定位问题的有效性。

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移动端编程、网络编程是未来趋势

PC端要没落了

Spring可能也要不行了。因为现在是移动端的框架比较火。


昨天调试居然调试了那么久。其实一开始就应该直接走单元测试的。

我是Converter又走过了,原子服务的也走过了,两个框架都清楚了,应该能给快速定位服务的,不要让我的着急的弱点阻碍了自己的前进。一开始发现有bug就应该去单元测试的,快速定位问题,而不是一遍一遍的启服务器,这样真的会非常慢。

昨天发现的bug有用户重复添加;数据源错误;Bo那边不是用的service而是用的dao.


不要慌,遇到事情不要慌。慢慢来,思考清楚了再去做。设计应该花很多的时间,编码应该花很少的时间的。


应该有一个全局观念,不要钻进去,像毅威学习,考虑问题考虑周全了再去实现。



jvmfor 编码 设计模式 js  jquery java 8  自己有学习的先学好课程 一定比这边快多了

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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