关于交换编程的一些思考

关于交换编程,我也考虑过很多,在很久以前想想结对编程的时候,就考虑过,感觉上交换编程有一些问题不好解决:

1:每个人都要理解上一个人的思想,思路,这样的时间应该是比较耗费的,并且是否可以完全的理解也是一个问题。

 2:每个人都有一定的思维惯式,交换的时候,缺少一个人在身边,这样很有可能这个人把上一个人的思维更改成自己的思维模式(比如文档,代码),这样很有可能给后面的人和原作者带来一定的困扰。

3:接手的人,是否会为上一人擦屁股,如果上一个人写的比较差的话,那么接手之后,如果接手得人没有责任心的话,那么可能就会让差的代码越发的差,这样可能发生代码腐烂的问题。我觉得人总是受环境的影响比较大,特别是一些没有特殊洁癖得人,比如一段代码写了注释,那么后来得人,可能接着写,如果前面的人就马马虎虎,凑合的话,那么后面的人会更凑合,就像Tom Demarco的那本《程序员修炼之道》中说得救火队员去救火的那个故事一样,如果屋子干净的话,队员都要扑上垫子,才敢进去救火。

当然了,如果上面的全部反过来的话,这个就是一个比较好的实践了:)

1:每个人都能很快的理解上一个人的思想,那么对于项目来说,所有人都有了代码,文档的所有权,这样思想交流,经验传播都是很好的,就可以和结对编程起到部分等效的功能。

2:理解上一个人的思维惯式,可以提高自己,并且还可以互相交流,使文化得到交流,只有冲突才能提高。

3:每个人都可以给上一个人擦屁股的话,那么代码会越来越整洁,质量越来越高。

内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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