[思考记录]#保持平常心#合作#

         最近验证一个跨库查询的小功能,经过了效果验证和技术实现上的梳理,都走通了并且暂时没遇上难点问题。但在正式推出前,还是想去结合实际应用做个模拟测试,避免在性能等方面存在一些明显问题。

        然而在我去看收集到的案例时,并没找到“感觉”——对这类查询通常是个什么模式、数据量会是怎样等并没有太多概念。幸得后来畅哥一两句分析,帮助厘清了基本思路,这也让我深刻体会到术业有专攻,以及协作的重要性。

回顾做这个功能的过程,这些点值得记录下。
1、术业有专攻,互补共赢。每个人都有自己的长处和短处,面对自己不擅长或感到困难的问题时,最明智的做法是寻求那些在此方面擅长的人来帮助解决。
2、工作实践中,合作与求助其实是一种智慧。不同于以前读书学习,那时独立解题可以锻炼我们的思维能力。但在实践中学会向他人求助,利用团队的资源,能够更快地找到问题的解决方案,推动事情向前发展。正如前一点提到的“术业有专攻,互补共赢”,也是强调的相互协作能够实现共赢。
3、循序渐进,不急于求成。在推进事情的时候,其实内心有那么些“完美主义”,不想犯错——希望一开始就找到最佳方案,推出功能后就能立竿见影。但哪有这么理想的情况!如果太过在意,反而会在过程中走形。所以,保持一颗平常心,循序渐进地推进工作,勇于尝试、敢于犯错,并从中不断学习和积累经验。这可能才是更好的心态。

提醒自己:平常心(完美不存在-小步快走的迭代或许才更能接近所谓的彼岸)、看到并正视自己的短处、能发现别人所擅长的、寻求合作

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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