求求别在微信给我发“在吗?“了

我特怕在微信上收到“在吗?”的消息,尤其是八百年不联系的突然发“在吗”,真能吓个半死。

如果对方问“在吗”,我不知道回复“在”后对方会抛出什么问题,压力真的很大,如果对方直接抛一个我很难回答的问题,比如借我点钱、买我合伙人吗?、买保险吗?、我要结婚了、你懂 AI 吗?......

我不回的话,对方可能这样想“你不刚刚还在吗,为啥不回我?”,这样俩人都不自在。

电话、语音、zoom 会议这种同步沟通工具,一般会问一嘴"能听到我说话吧?",但微信是一个异步沟通工具耶,有事直接说事,这样可以给我留出时间考虑回或不回以及要是回的话该怎么回。如果是技术类的问题,也给我留点请教 AI 的时间(而这件事本来他自己就可以做)。

如果我一个小时后才看到消息回了“在”,但此时对方在忙别的,又过了一个小时后他才说真正的事儿,可以直接发出来,没必要来来回回确认,又不是 HTTP 三次握手。

所以我现在统一的处理方式是,只发“在吗”不发具体内容的,一律不回,请不要说我装逼、清高,真的压力很大,希望有事儿说事儿,微信是个异步交流工具,谁不会实时在线。

我给别人发消息也是直接了当,给对方留足时间考虑回或不回,但我真的很少主动给别人发消息。

遗传算法优化BP神经网络(GABP)是一种结合了遗传算法(GA)和BP神经网络的优化预测方法。BP神经网络是一种多层前馈神经网络,常用于模式识别和预测问题,但其容易陷入局部最优。而遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法,能够有效避免局部最优 。GABP算法通过遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值,从而提高网络的学习效率和预测精度 。 种群:遗传算法中个体的集合,每个个体代表一种可能的解决方案。 编码:将解决方案转化为适合遗传操作的形式,如二进制编码。 适应度函数:用于评估个体解的质量,通常与目标函数相反,目标函数值越小,适应度越高。 选择:根据适应度保留优秀个体,常见方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。 交叉:两个父代个体交换部分基因生成子代。 变异:随机改变个体的部分基因,增加种群多样性。 终止条件:当迭代次数或适应度阈值达到预设值时停止算法 。 初始化种群:随机生成一组神经网络参数(权重和阈值)作为初始种群 。 计算适应度:使用神经网络模型进行训练和预测,根据预测误差计算适应度 。 选择操作:根据适应度选择优秀个体 。 交叉操作:对选择的个体进行交叉,生成新的子代个体 。 变异操作:对子代进行随机变异 。 替换操作:用新生成的子代替换掉一部分旧种群 。 重复步骤2-6,直到满足终止条件 。 适应度函数通常以预测误差为基础,误差越小,适应度越高。常用的误差指标包括均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)等 。 GABP代码中包含了适应度函数的定义、种群的生成、选择、交叉、变异以及训练过程。代码注释详尽,便于理解每个步骤的作用 。 GABP算法适用于多种领域,如时间序列预测、经济预测、工程问题的优化等。它特别适合解决多峰优化问题,能够有效提高预测的准确性和稳定性 。
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