2007.08.29 晴&雨

博主分享了从实现串行算法到计划实现并行算法的过程,并提到了在这个过程中找回编程的感觉,特别是对于多线程编程的理解。同时,他还表达了对未来英语学习及考试准备的决心。

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今天总算把算法实现了,不过是串行的,还好,自己也有信心多了~不然一直不敢和boss说话~唉,真担心自己会让姐姐失望·过来一个月代码都没写多少,看论文就看得有点头大~呵呵,不过还算是撑过来了~不过当时实现auction algrorithm的串行算法的时候,觉得原来就这么简单·有点不敢相信自己,呵呵~

明天争取把并行算法的也实现了~晚上看了一会英文的电影~继续得学英文了~下个月开始就得好好的准备英文,然后准备考试,可能周末想去买些资料回来,好好的准备考试~

好久没写代码,多线程的东东都忘记好多~hoho~晚上看了一下核心编程,做了几个实验,明天就可以实现一个threadpool~hoho~

晚上和orion聊天了,不过他现在也很烦恼~和我当时遇到的很多情况一样~唉,想想身边的朋友们,有的是为情感的事情想得很复杂,有的是为吃啥想得烦恼,有的是为怎么玩烦恼,有的也只是为生活烦恼~种种烦恼~各有不同吧~

有的时候或许是自己身在其中~如果能站在外面看看,或许会好很多~

或许过多少年再回首往事的时候,觉得自己那个时候确实有很多年青的时候。

想想自己大四的时候,lea说我有点不知道自己在干嘛,或许真的是那样,现在想想,那个时候自己或许真的是一篇空白,自己都不知道自己在干嘛~

现在有了目标,就要好好的努力,加油,努力的加油~

机会是ggjj给的,自己也得好好的珍惜,不能让他们失望~

一定要加油!

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步间序列预测项目。该项目旨在解决传统序预测方法难以捕捉非线性、复杂序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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