从程序员到非程序员之博客篇

本文探讨了编程与写博客之间的联系与区别,作者分享了如何从日常工作中寻找灵感进行创作的经验,强调了思考的重要性。
<p style="text-indent: 21pt;">最近工作有所调动,现在已经不是程序员岗了,正好借此文章,说说我非程序员生活中的些许沉淀。也籍此送给公司的Sun同事,以感谢他一直以来对我写作的支持。</p>
<div style="text-indent: 21pt;" align="left">我非常热爱程序员的工作:Coding。因为每一次写代码,心中总会有很多涌动的热血,经常支撑着我彻夜地思维。为什么?编码对于我来讲,已经不仅仅是工作,每一次都是一个创新的过程。我喜欢创新的刺激:用一层不变的基本元素,组织成崭新的结构,去完成别人不曾做过的事情。这真的非常诱惑人。</div>
<div style="text-indent: 21pt;" align="left">但最近,我除了热爱编码以外,已经逐渐热爱另外一个运动:Blog。这是一个非常奇怪的事情。如果说程序员的工作就是编码的话,那么Blog的可能就属于另外一种生活了,一种非程序员的生活。写代码,就像是活在虚拟世界里一样,写博客却经常在时事中拼搏。</div>
<div style="text-indent: 21pt;" align="left">其实,一开始写博客,是因为对朋友博客的嫉妒。于是发奋,坚持每日一篇!后来,写得多了,反而成为了习惯,进而成了爱好。</div>
<div style="text-indent: 21pt;" align="left">大家也许很奇怪,哪有那么多的素材可以写?大家都清楚,要写出一篇好的文章,<strong>立意最重要</strong>!现在人的信息量特别巨大,没有很好的切入点,很难在第一时间吸引别人的眼球。要不,现在怎么动不动就有“标题党”的存在呢?更重要的是,好的立意,会让你的思路更加清晰。因为对我来说,每一次写博客,也是一次创新的过程。写博客的过程,就是强迫自己用一种全新的思路,去审视目前的工作、生活的过程。这是我写了很多文章却没有厌烦的原因所在。让写博客不仅仅是机械的重复,是保障新鲜活力的重要因素。</div>
<div style="text-indent: 21pt;" align="left">但还是没有回答刚才的问题,立意从哪里来呢?看过我博客的人,可能都能发现,我事情的过程中,经常会提到我的同事L、J等等。虽然为了怕侵犯他们的隐私,只用了简单的代号,但从中可以看出,<strong>生活中处处存在思想</strong>。</div>
<div style="text-indent: 21pt;" align="left">看别人的文章,学习新的概念,讨论各种观点,攻克一个艰难的BUG,给别人解决问题,甚至是睡觉做梦,你都可以挖掘出可以写作的素材。但关键还是:思考。离开思考,就算再有意义的事情出现在你的面前,你也会视而不见。所以,有一句话非常有道理:<strong>吾思故吾在</strong>!</div>
<div style="text-indent: 21pt;" align="left">素材有了,并不一定就有好的立意。个人以为好的立意,往往是因为是<strong>源自于你的博爱之心</strong>。愿意分享是第一步,愿意为别人着想是第二步。这些都还是最基本的。最容易也是最难的,是将你真挚的热情写进去。什么意思呢?我来解释一下。</div>
<div style="text-indent: 21pt;" align="left">我写了很多博客文章,足以显示我是愿意分享的。当我在提出我的观点的时候,我愿意去看到我反对的观点的优点,那么替别人着想也就有了。</div>
<div style="text-indent: 21pt;" align="left">但是什么是真挚的热情呢?写博客是为了什么呢?我们都常常因为方法的持续而忘记目标。交流的本质是为了相互提升啊!并不是为了阐述我的观点的绝对正确性。所以立意中总是愿意想到别人批评后的再认识过程是多么的快乐!</div>
<div style="text-indent: 21pt;" align="left">不同于写技术论文,我们的博客其实就是在传达我们的思想。所以真挚的热情,更是我们的心血的倾注。有了这三个要素的满足,何愁没有好的文章呢?</div>
<div style="text-indent: 21pt;" align="left">有了立意,下面就是另外两个问题了,骨架搭建和血肉填充。一个是思路,一个是文采。这年头,文采也不是一下两下就能提升上来的。但是好的思路可以弥补文采的欠缺。毕竟,技术文章,写清楚基本可以了。</div>
<div style="text-indent: 21pt;" align="left">说到思路,我的同事A的文章中说得非常好。<strong>最最简单的方法就是“分类、对比、总结”</strong>。通过从各个维度,包括横向、纵向、内部、外部的各个特征的对比,发现问题所在,又通过类比找出问题的解决方式。最后简单总结一下!</div>
<div style="text-indent: 21pt;" align="left">写的过程,关键在于写清楚。举例充分,对比全面。我在写作的过程中,很少引用什么经典诗句。不过,经常和哲学打交道。所谓“大道同源”,很多事情都是想通的。因此写作的过程中,往往有很多类比,这样既容易讲清楚事情,又容易提炼事情的本质。从而使得文章更加有意义。</div>
<div style="text-indent: 21pt;" align="left">这样,一篇好的文章就出来了。还等什么呢?快快发布吧。</div>
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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