黄金周为自己镀金

作者放弃了假期休息的机会,选择利用十一黄金周进行自我提升,包括准备软件工程师考试及GCT研究生考试。与大学时期相比,现在更加意识到时间的宝贵和个人目标的重要性。

十月是金色的,也是收获时节.而对于提高班的人而言更是特殊的季节.因为在这里有梦想,有奋斗目标.在这金色的季节,为梦想而选择奋斗与拼搏.

放弃假期继续学习,或许对大一那时的我而言是有些不可能的事情,因为那时候并不知道自己真正要做的是什么,哪些是更意义的事情,只想着玩.大一时候的十一黄金周记得很清楚,是帮助我们宿舍长他家里一起掰玉米,我们宿舍六个人一起出动骑自行车从廊坊市到永清县,用了两天的时间完成了掰玉米的任务,当时并没有其他的感觉,唯一的感觉是很累很累很累.种地真的是很辛苦.

现在的我毕业已经有三个月.深深的感觉到各种压力以及时间的短缺,自己 不会的太多,需要学习的则更多.做出一个选择就会有得有失.而我们此次的选择是利用好十一黄金周继续学习和提高.

现在摆在我面前的有两个主要任务.一个是软件工程师考试,另一个是GCT研究生考试.时间非常紧迫,而且任务也特别多,自己把每天的学习任务都是安排的满满的,内心也感觉特别的充实,现在已经喜欢上了这种学习的感觉,如果有一天没有学习或者什么也没有做,内心里会感觉特别的空虚.

如果拿现在十一黄金周的价值和我大一那时的十一黄金周的价值相比较的话.

(软件工程师+研究生硕士学位)VS(玉米)

天晓得的 (软件工程师+研究生硕士学位)价值要比(玉米)大上多少倍!

大部分的人现在都已经进入假期的状态了吧, 不知道你会用黄金周来做什么?

旅游?

和朋友一起聚餐?

在家里看电视?

逛街?

还是宅上一天?

学习?

工作?

我的选择是用十一黄金周为自己镀金!增加人生的价值、含金量!

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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