考试告一段落

试随着暑期来临,终于告一段落了。不过,貌似我还沉浸在专业课的考试中,回不过来。

考试前,新闻发布系统没有整合完全,现在看来,手生的要命。

我的专业课吧~~哈哈~~

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第一科,外贸英语函电,这本书厚得跟词典似的,我苦读了两天的课件——不是背诵,我在找感觉,类似语感的东西。

然后考试的时候,一看题我就犯怵了,这着什么什么呀@*&%#@……其实题并不难,只是习惯了确定答案的我们,面对这种不确定,a也可,b也可,c也可(a、b、c相似或相近)的答案,常常让我们无从选择。这是我们的英语,教育式英语。而在实际生活和应用中,不是这样的。就像我们说汉语,从来不一字一字仔细斟酌、辨别再说一样,有些相近词,a或b或c均可。

大二下学期的时候吧,米老师讲过一课,关于学习和生活——学校中我们所学习的和生活中我们看到用到的。

好多人抱怨,学习没用,尤其是数学,一堆这函数那函数的,生活中我们从来不用,用到最多的,反而是小学的加减乘除。这也是我曾经不爱数学的一个原因,哈哈,哎,想起来自己真幼稚。生活中用不到,不能说明学那些数学没用,更不能证明那些是不应该学的。恰恰相反,这只说明:老兄,你的数学也太肤浅了——你没学懂数学!

米老师是这样讲的:在学校,老师或课本告诉我们,存在一条曲线A,存在一条曲线B,还存在一条曲线C……可是生活中我们看到的却非如此,我们看到的是,存在曲线A+B,或A+C,或B+C(生活中我们看到应该更复杂),于是面对这样一条“异形”,我们“斩钉截铁”的说,我们没学过,我不认识,这是我第一次接触……

你可以把它看做一个小故事,但它是我们生活的影射。

就像,社会教会了你语言(说话,嘴的功能),教会了你礼貌(脑的功能)。于是,有人用语言来交流,有人用之来交际,还有人,觉得自己嘴笨,不善于说,更不说……

函电我考的还行,也算轻松吧,由刚开始看到词组,句子的迟迟不敢下手,到后来翻译信件的得心应手。

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然后是市场营销~~这是我大爱的一科,所有考试课里我最喜欢的一科~~因为这科是纯文的,不带模型的~~哈哈

市场营销是门大学问,我受益颇深,和其他文科类型的一样,它能帮助我们思考、深化我们对事物的理解。

例如:

需要的层次,生理需要、安全需要、社会需要、自尊需要、自我实现需要,只有低层次的需要得到基本满足后高一层次的需要才会显现(变得强烈)。

需求,所谓需求,是指对有能力购买并且愿意购买某个具体产品的欲望。营销的目的不仅仅是激起消费者的欲望,更重要的是引起顾客购买本企业产品的需求。

价值,顾客价值,顾客让渡价值。

交易的连续性,这是我忽略的最彻底的,生活中的我都忘了,原来交易是有连续性的,只有双方共赢,才能有连续性。

市场细分、目标市场和营销策略、市场定位,这些我们生活中随处可见,却未经“整理”的东西,在这里完全呈现出来。

产品生命周期,它是市场营销的载体……

总之,市场营销是门大学问,慢慢看去吧您,用您那双看不太清的眼睛~~

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进出口单据,这门纯实用,会填单就行。看课本不好用,听别人讲讲实战经验才是。

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计量经济学,带模型的,带一大堆我不认识的公式的,呜呜,我到现在都没明白它是在干什么……泪奔……

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考试告一段落,该收收心了,新闻发布系统这几天收尾,暑假进攻教务系统。

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、金融风险管理等领域;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,促进多领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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