上周工作的几点体会

     上周忙了一周了,每天都是早8到早1,基本上都要崩溃了,真的体会到了领导一句话,下面的'年'都过不好。我想说的不是忙,而是自己的知识上以及业务上的体会,主要有两点吧:
      一是:知识是不是需要一定的储备?
      二是:和别的公司做接口难道就真的那么难么?
      一;这几天需要一些新的东西,自己以前也接触到,这些应该算是最新的知识的,用到这些只能用baidu搜一点,学一点,然后和以前网上认识的朋友一起交流一下,也算是学习。我感觉自己单位也不算小(大概1w人,在软件单位也不算少),单位的培训也有,不过自己出差很频而且很长,部门对员工的培训基本上都是0,部门真的是为员工着想么?员工近来一年多了,认识的同事才只有个位数(部门员工大概200左右),这真的有点说不过去!就是招近来的员工水平再高,那也是招近来的时候高,工作一年两年后呢?
     二;以前在自己的blog也写过关于和别的单位做接口的事,我自己总结一下应该注意这些:
       1)再传输工程中,出现错误应该先考虑一下是不是自己的那边的错误?这周和他们做接口,结果对方出错了,而且对方一口咬定对方没有错,只好我检查,找来找去,没发现我这边没有任何错误。最好让他们试试,自己发给自己,结果错误是对方的,出现错误不先看看自己,而先让对方检查,有点说不过去!
     2)知识的共享,涉及到的东西,大家要共享。不要把自己的东西保留。他们就是这样,他们这样我就给他们一阴招,写了几行代码,让他们研究了两天。
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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