大话软件开发与开车的共同点

本文探讨了软件开发与开车之间的相似性,包括目的、工具、人员、事故和团队等方面,揭示了两者在核心逻辑上的相通之处。
昨天路上开车,突然有了这个想法,做软件开发与开车,竟然有这么多的相似之处,大致整理了一下思路,和大家分享一下。

一、目的
开车的目的有3个,第一是为了让自己到底目的地(上班族),第二是为了兜风,爱好(发烧友),第三是为了商业而接送客人(公司商务)
软件的目的同样,第一是为了给自己挣钱(打工),第二是纯个人爱好,展示(炫耀)自己(爱好者),第三则是为了给客户服务(公司老板)

二、工具
开车的硬件有多种,从夏利到帕萨特到奥迪到奔驰宝马,到顶级的“蝙蝠”,以及赛场专用的跑车
硬件机器也有多种,从普通PC,到PC服务器,到专业服务器,到顶级的小型机,以及科研专用的大型机,巨型机

三、人
开车人的水平高,车即使差一点,一样可以灵活机动的使用,在大部分日常的场合,不会差过那些开高级一点点的车(别差距太大了,夏季和赛车没有一拼的可能性)。水平差的开车,就算是好车,也让人感觉是“暴殓天物”。
开车好的人,可以选择一条比较好的路线,能更早的到达,或者最省油。
软件水平高,算法好,结构好,即使是稍差一点的机器,一样可以运行的很好,反之,再好的机器也是会被累死的。
软件水平高的,可以选择更好的整体结构和算法,更快的实现功能,节省成本。

四、事故
开车难免有事故,所以要时刻小心翼翼,否则除了事故总是很麻烦,就算有钱有势,总是免不了麻烦缠身的,所以还是少点麻烦好。不过大部分的结果总是“破财免灾”,如果逃逸了,估计怎么也得蹲几年。
软件同样难免有BUG,编程是要小心谨慎,毕竟除了BUG,总是很麻烦,如果丢了数据,还可能面临赔偿,当然也可以“破财免灾”。如果态度恶劣,或者是一个重要用户,我想除了大事也难免别人追究责任(一般不会是刑事责任吧,毕竟是公司的事情)

五、团队
开车一般是一个人,但如果是出远门长时间开车,一般最少是2个人,三个人居多,有了事情也好互相照顾。 车也不会是一辆,否则抛锚了,前不着村后不着店,看你怎么办!多几辆车一起走,可以大家平衡一下。
软件团队也是一样,很小的项目一个人足以,但稍微大一点的,最少是2个人,或者更多一点,原因同上。谁没有个头疼脑热的,一旦生病或者有急事,或者离职了,其他人可以继续做,总不至于项目被耽误了。

应该还有别的,暂时先写到这里吧。开车水平如何,不看车怎么样,不看你的目的地是哪里,而是看你的开车的意识,设计的路线;而软件则看你的思路和团队意识。

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混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集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。
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