是帅、是将、还是兵?

一块粗铁只能打造成砍柴的刀,一块好钢可能炼成一把好剑。

一个缺乏良好素养的人注定不能成就大事业,一个具有优良品格的人才有可能左右逢源,越走越顺。

人一出生就是一张白纸,早期的幼儿教育就在白纸上画上了基本的轮廓,所以有人说一个人的命运其实在读小学之前就已经注定了。不管一个人的命运是不是还会在后来的发展中有变数,可以肯定的是小学前的教育就像是一个在我们身上的络印,将伴随我们的成长,挥之不去。一个人的品格就在很小的时候就已经开始有了雏形了。小时候偷窃的长大了很有可能也会蹲大牢,小时候结交帮派的长大了估计会进黑社会,小时候自私的长大了估计也是个小人,小时候经常的长大了也不可能会是个诚实的人。

去塑造一个有专业能力的人可以通过培训在短期内速成,但要塑造出一个具有优秀品格的人却是不可能的。

我个人觉得,一个人的优秀品格至少应该包括:诚实、大气、勤奋。

诚实是最基本的要求,但在今天中国的氛围中,似乎许多人可以跳楼价出卖自己的诚实。

大气,宰相肚里能撑船,所以称之为帅才;小人眼里容不得沙子,所以鼠目寸光,无所作为。

勤奋,这样才能每天超越自己,做最好的自己。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通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网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数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网络。 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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