我心目中的商用化开发和工程化开发

说实话,当看到这个题目时,我的感触很多……

作为2010届即将毕业的不为所知学校的专科生,我们在社会上要站稳脚跟,很困难。学校里开的课程基本上都是理论课,老师本身就没有项目经验。当我把在我项目中遇到的一个问题抛在老师面前时,他说,他也不知道。当时真的很无语。现在,我知道了。

软件工程课上,老师告诉我们,软件开发很多上要有经验。没有经验的老师有怎么教出富有经验的学生?在校期间,我们学到的只是基础。当我们这些学生走上工作岗位上时,我们将要怎么面对呢?

在我心里,软件开发不是研究而是商业。研究得再多,但在面对实现和面向社会,而不适用时,一切都是免谈。软件的开发本身就是为人服务。利益,对于软件公司和客户来说都是最重要的。没有人会让一个软件公司开发一个软件来供你玩。

但是,商业化的软件开发在一定程度上有限制了软件的新技能的提高。几个模块,注重业务逻辑…… 使得一些程序员已经失去了以往程序员的牛~

 

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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