新年新气象

一位40+程序员的视频引发了作者的深思,意识到安逸可能会导致自我限制。作者认识到每个个体的独一无二性,不能简单套用鸡汤文章中的解决方案。在新的一年里,作者希望能在大一的下半学期变得更优秀,拥抱未来的不确定性,寻求个人成长。

新年新气象

现在是正月初五,过了好几天都没有更新文章了,上次在B站上看到一个视频是关于年龄在40+的程序员谈论自己的事情,对我的感触还是蛮大的。对于未来的未知性,我时常在想,是不是自己只要现在多努力一点点就会得到一点的收获。
世面上各种各样的鸡汤类文章数不胜数,但我们都会发现在那些文章之后,我们所做的改变又有哪些呢?
就好像鸡汤摆在你面前,你却油盐不进,这是我们所期望的吗?其实,在所有文章结束之后,我们并不能从中学到解决问题的方法,因为文章中的问题和你所遇到的问题是不同的。正所谓没有两片一样的叶子。我们在看鸡汤的同时,我们没有汤勺来享用这碗鸡汤所带来的营养。
我们都是头一次做人,他们成功的案例或许会成为我们借鉴的原因,但从来都不会是我们一味模仿的理由。
我从小到大都是平平稳稳的走过来的,不像故事里的男主角一样,经历了最黑暗的低谷,享受过最灿烂的日出。从小我就被灌输的思想就是,安安稳稳过日子比什么都重要。或许是父母的出生让他们有这样的思想并以此为最终理想。可当我看到计算机的突飞猛进,各种商业大佬的故事争先恐后地向我挤来。我突然意识到一味的安逸就是开水煮青蛙。
可喜的是,未来的不确定性对每个人都是公平的,蝴蝶效应对每件事,每个人都有同样的作用。
我希望在2021年,大一的下半学期,我能尽我所能的变得更好,让未来的我可以拥有无限可能。
最后,在文章的末尾给大家拜个年,望诸君能在最美好的时期,遇到最美好的事物。

(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,搜索帕累托前沿解集,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问题。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问题,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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