在盛大 给员工施展的舞台,鼓励员工企业内创业

盛大游戏通过给予员工广阔的发展空间和创业机会来减少人才流失,例如支持年轻的副总裁及鼓励有创业意愿的优秀员工自主开发游戏。

在保持人员不流失方面,盛大游戏首席技术官朱继盛认为:“核心的思想只有一点,给相应的人自己的舞台,施展他自己的东西。”

比如说盛大集团的副总裁是80后的,如此年轻就成为一个上市公司的总裁,可见盛大在用人方面是没有限制的。再举一个例子,去年盛大优秀的员工离职了,离职时并没有任何人劝他,他自己有创业的意愿。盛大有创业的机制,于是鼓励那个员工自己编一个游戏,让他在盛大的周围去工作。这样的例子有很多,正因为盛大有完善的员工管理制度,人才流失是很少的,从而保持了团队的战斗力。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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