揭露骗子!!!成都掌域通公司,择教网!

作者分享了一次与成都掌域通公司的外包合作经历,指出在项目完成并交付源码后,对方以各种借口拒绝履行合约,拖延支付尾款。最终,作者通过在公司群内发出最后通牒才获得了回应,揭示了公司在尾款问题上的不诚信行为。
 揭露骗子!!!成都掌域通公司,择教网!

去年底接了一个外包项目,掌域通的一个负责人崔林,项目一个月就基本完成了,后来因为他们自己考虑不周期,服务器端等各种原因,做了几个月。

后来按照他们的要求,全部修改好了。源码也交付给他了。他就开始以各种借口,拒绝履行合约!项目尾款一直拖,一直拖!合约写的一个月,一直拖了两个月(开始做了几个月,就不说了)。后来打电话,直接不接了!发QQ也不回!发短信也不回! 其实我了解了,我把源码交付给他后。他就招了一个程序员,就不用我们了。

直到最后,在他们群里,发了最后通牒。他才有回应,期间打电话多次均不接!最后我问他,是否是不想支付尾款了,他居然说:
他就是知道几千块,去告的费用都不够。所以才这样肆无忌惮!是的。我没有去告。但是几千块,对于我来说,都是要分给兄弟们的。我现在要自己出,分给大家。

这里只是提醒大家,以后遇到,还是注意吧。以我未鉴。接项目,源码给了,就是孙子了。
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经络的回归预测模型,其核心是过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF络:使用多种智能优化算法优化RBF神经络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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