2009.09.16 日志——领驾照

博主今日领取了驾照,并为自己设定了几项重要的驾驶原则:保持专注、绝不酒驾、疲劳不开车、不飚车等。这些原则旨在确保行车安全。

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今天去驾校把驾照(Driving Licence)领了。选择九月十六日,意思是祝自己以后平安顺利。

今天是拿到驾照的第一天,从第一天就要给自己立下一些规矩。

  1. 开车的时候想别的事情,专心致志、绝不分心走神。
  2. 开车绝不沾酒
  3. 疲惫的时候不开车,反应稍慢一点都不行。晚上没睡好,第二天不开车
  4. 绝不飚车
  5. 不开赌气车、斗气车
  6. 副驾驶位置上能不坐人尽量不坐人
  7. 永不超速

也祝所有开车的朋友一生平安,祝所有不开车的朋友远离危险。

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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