转:我是程序员------笨鸟飞呀飞(27),跟我的感受竟然一模一样!

一位程序员面临辞职的艰难决定,他在一家文化良好的公司工作,与同事建立了深厚的感情,但因工作过于轻松而感到不满。他深思熟虑后决定离开,追求更有挑战性和成长机会的工作。
    我打算辞职了,我打算重新找个工作,我下了非常大的勇气。我所在的公司不差,我所在的公司文化也不差,我和部门里的每个同事都有不错的感情,可是我想辞职了。

         辞职,是每个程序员都会面临的一个选择,我也是,只是这个抉择好难,我和这里的每一位兄弟姐妹的情很深。我不能不承认,我是个特重感情的人,我怕因为我的辞职离去,远离了我的好兄弟好姐妹们,我曾为此而彻夜不眠过。但我还是决定辞职了。

         有时候,人是很矛盾的,甚至有点贱。我想辞职的理由很简单,这里的工作太闲了,我已经近一个月没有编程了,闲得我发慌,我们做的是自己的产品,当产品做完的时候,就是销售,我们只是负责做维护,甚至维护都是有售后服务部去做,到领导认为可以再做一个新的产品,或者是客户对我们的产品有新的需求的时候,我们再继续做。我是个闲不住的人,一闲我就思变,我在这里呆了近5年了,已经不再可能有更高的长进了,我不想就这么庸散下去,因此,我决定辞职。

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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