一点点感悟

开发做了几年,因为技术还不错,所以一般时候都比较强势。虽然没有出现过尴尬的局面,但是估计有的时候,下属或者领导心里也会不舒服。

这个很大程度上是性格的原因,也跟阅历有一定关系。特别是对于年轻人,刚刚毕业,血气方刚,特别是如果有了一定的工作经验,技术背景也较好,一般都会比较强势些。我就是其中的一员。可能随着年龄的增长,阅历的增加,会学会如何去赞美别人,会学会如何去谦虚谨慎的表达出自己的想法,会学会怎样以更加和谐的方式解决各种问题,更加的让下属或者领导喜欢自己。

作为一个技术人员,想要往管理方向发展,最重要的就是沟通。包括和领导沟通,也包括和下属的沟通。当然最重要的是如何与领导沟通,沟通不好,做的再好也没有用处。我们不得不面对这样的残酷现实。

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下面记录几条体会到的:

领导一般没太多时间去了解业务,所以有时候会做出错误的判断。这个时候要委婉的,并且耐心的把业务相关知识介绍给领导,试图去说服领导。如果实在说服不了,就算了,毕竟自己努力了,自己问心无愧就好。

领导一般都有自己的想法,做什么事情也有自己的初衷。而这些东西不是一般人能够轻易洞察的。所以很多事情,需要从领导的角度考虑一下问题,可能就会容易接收和理解了。

不要对领导说不,说好的就对了。实在忍不住,先说好的,然后事后单独与领导沟通。

多赞美和鼓励下属的工作。即使做的很烂,也可以学习欧美人的思维,可以先鼓励一下,然后再提点意见。

其它的以后想起来再记录了。

这些东西写出来容易,到需要的时候能够想起来很难,真的能够做到难上加难。
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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