最老程序员创业札记:全文检索、数据挖掘、推荐引擎应用46之感想

     做为刚刚入行程序员的一名普通应届生,最近一直在关注这篇连载小说,文中的主要讲的是老吴,一个年龄比较高的程序员,创业的故事。

     老吴,在对所在的公司给其开的工资不满的情况下,辞职出来创业,在这过程中遇到了很多困难,由技术人员转型产品,运营,销售,下一步可能是财务。。。可以说他在全能发展,而为什么他会做到全能型人才呢?这离不开他的发现问题,解决问题的能力。对此,我的总结如下:首先,老吴遇到问题的时候,会现在网上搜集相关资料,仔细研究,同时,虚心请教,把理论搞懂,然后付诸实践,最后总结。再付诸实践,再总结。我想这就是他解决问题的办法。另外老吴是一个实干的人。他只要想到了就会立即执行。而从不拖拉。

    老吴,在最初创办公司的时候,曾经这样要求他的员工:

1.每天对今天工作进行总结,今天都做了什么,遇到了那些问题,那些问题解决了,还遗留那些问题没解决,明天准备做什么。晚上写完发给我

2.对遇到的问题或者知识点进行总结,建立自己的知识库,老吴自己开发了一个工具给员工。这样以后遇到同样的问题,如果忘记了,直接查询自己的知识库就可以。

3.做好细节东西。

老吴所说的这些,对于我这个应届生来说是莫大的帮助。有一句话:理想的完成时间是昨天。所以我们在分配到任务或者有目标的时候最好立刻去执行,尽早完成。



内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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