得道

过去有一位年轻和尚,一心求道,希望有日成佛。但是,多年苦修参禅,似乎没有进步。
有一天,他打听到深山中有一破旧古寺,住持某老和尚修炼圆通,是得道高僧。
于是,年轻和尚打点行装,跋山涉水,千辛万苦来到老和尚面前。
两人打起了机锋。
年轻和尚:请问老和尚,你得道之前,做什么?
老和尚:砍柴担水做饭。
年轻和尚:那得道之后,又做什么?
老和尚:还是砍柴担水做饭。
年轻和尚于是哂笑:那何谓得道?
老和尚:我得道之前,砍柴时惦念着挑水,挑水时惦念着做饭,做饭时有想着砍柴;得道之后,砍柴即砍柴,担水即担水,做饭即做饭。这就是得道。

翻译成程序员,编一个故事:
过去有一位程序员,一心想追求技术,希望有一天能成为顶级高手。但是,多年学习,似乎没有进步。
有一天,他打听到某高手,到了首都北京,其水平享誉业界,是公认的权威。
于是,程序员打点行装,从牙缝里挤出差旅费,坐火车来到北京,迷了几次路后,咬牙打的找到了高手。
两人开始探讨程序员应该怎么个人发展的问题。
程序员:请问高手,你在名声大震之前,干什么?
高手:在公司写程序。
程序员:成名之后呢?
高手:还是在公司写程序。
程序员于是哂笑:那有什么不一样?
高手:没什么不一样,不过我近来进步,做事情更专心了,不再老是想着写程序发不了财了。这样我就成了高手。

其实,写程序就是写程序。这本身就和前途啊,财富啊不直接关联。只不过时代使然,使它成为刚好是个待遇较好,也是较有机会的行业。因此,年轻一代涌向这个行业,­只有一小部分人是兴趣使然。这样,我们所见到的,有毅力,沉得下心的人颇为难得。很多人,坐在电脑屏幕前,要么视为苦差事,要么东张西望,不能定心。如此哪能成­功。

每一行都有自己的道,和尚想成佛,俗人想成功。但是不管是谁那行,都只有定心苦修,克服心魔才能有所建树。

也效仿古人写一偈:
一年两年刚入行,三年四年不值讲。
五六七年识门道,八九十年算登堂。 

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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