很值得一看的简历

 

      本人大学毕业,身高一米七零;

  虽非窈窕淑女,也属婷婷玉立;

  在家熟读诗书,在外通情达理;

  古今圣贤之士,均在脑中铭记;

  课程较为繁重,专业自控原理;

  喜欢精美建筑,辅修楼宇设计;

  办公软件出色,英文通过四级;

  学科涉及面广,捎带电子电力;

  留心时尚精品,爱好民族乐器;

  获得会计证明,算帐不成问题;

  团队干部大会,通过先进评比;

  年终德育排名,巾帼榜眼班里;

  四年分数优秀,申请保研学习;

  无奈名额有限,枉然良好成绩;

  扩招政策不赖,公费数量太低;

  失业家庭子女,哪有更多纸币?

  离校找到差事,心中满生欢喜;

  签订一纸协约,三月试用时期;

  工作即将转正,爆炒鱿鱼虾米;

  老板对此解释,更换新鲜空气;

  从此四处奔走,各大招聘会议;

  并非专业冷门,实则单位挑剔;

  穆帅临危授命,木兰能披军衣;

  如今现代社会,歧视半边天地!

  邻居发小朋友,已成傍款小蜜;

  从此养尊处优,衣服只穿O.N.L.Y.;

  吾非贪享之辈,但也所思匪夷;

  寒窗与之脸蛋,难以并论相提;

  是我能力太差,还是别人嫌弃?

  就像板凳队员,苦座无球可踢;

  眼看光阴离去,时间耽误不起。

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值