创业OR读研

        现在研一,有种想创业的想法,不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的,可能就是鱼与熊掌不能兼得。

      

        研一的生活刚刚过去两个月,我们学校主要的是搞科研,都是学术型,发现自己一点搞科研的细胞都没有,不知道这种生活能否继续。并且自己感觉读研有点浪费时间,就拿每周的生活来说除了上课,就在实验室看论文。上课大家都懂得就是为了修学分,把学分修够后才能顺利毕业。就拿现在的研究生课程来讲,几乎有80%的内容学了之后除了考试之外这辈子几乎都用不到。这就是纯粹的浪费,既然不用为什么还要学?“学以致用”的思想只是一句空话。大多数学生在研一期间课程都很多,都是为了修学分而学的,把大部分时间都用在这方面,我感觉很不值。毕竟这需要浪费一年的时间,对于年纪大点的我更浪费不起。一年的时间可以做很多事,如果拿到创业上来讲的话,如果能成功,就有了一个很好的起步,如果失败,一年的时间得到一个很深刻的教训。这种教训是在学校得不到的!有同学可能说看论文能增长知识。的确,这能丰富一个人的知识面,能向更广阔的方向发展,这对个人修养的提升能带来很大的益处!但是,如果读研的目的是纯粹拿个毕业证,找个好工作,并不是为了搞科研,请问所看的这些论文能达到“学以致用”的目的吗?又是在浪费时间!

 

        如果选择创业会遇到很多的困难。首先,自己的想法是不是能获得利润?其次,能否融资成功?最后,其以后的发展前景如何?现在又很多大学生创业成功的例子,大学生毕业后卖肉夹馍,卖猪肉等。他们是成功的。他们成功的背后也有他们的辛酸。但如果不创业,自己一辈子最多能赚多少钱?怎么能实现自身的价值?怎能让后代不再走自己的老路?

 

        就拿一个成功的程序员来讲,可能大学毕业后第一年年薪10W(几乎很少),第二年15W。如果不出意外的话以每年5W的速度增长,请问几年之后能买车?几年之后能买房?几年之后能给养活下一代?等等问题,也都是大部分北漂所遇到的。对于一直只敲代码的人来说,他的代码生涯几乎也就10年。十年之后高峰期也就过了,身体生理上和心理上都经受不起熬夜所带来的困苦。想通过安安分分的工作,取得很大的成功几乎是不可能的,因为在公司自己所创造的价值有很大一部分都被公司压榨了。我一个同学在北京一家公司工作,他每月给公司创造的价值15W+,但他所拿到的工资1W-,如果他是老板的话14W+是他的。这就形成了一个鲜明的对比。照这个速度,一个老板想成为亿万富翁就so easy了。小米雷军就是个很好的例子(虽然咱们没有他有远见),短短几年内身价成为了几百亿。如果仅仅让他做什么技术总监,或者什么部门总经理之类的,他一辈子也不可能有现在的身价。所以感觉创业是一个非常好的出路。

 

        现在又很多人有这样的偏见,有时我也有。大学毕业后应该去国家需要的岗位或者去什么大公司去上班,不怎么累,有能拿到不错的工资。但如果只是这样想的话,永远活在别人的影子下面!即使有很多大学生毕业后卖肉夹馍,这种生活不是非常光彩,或者会产生这样的一些舆论,某家的孩子上完大学后去卖肉夹馍,即使不上大学也能卖,大学白上了,这样给父母会带来很大的压力。虽然他们做的工作并没有想象中的高大上,但是他们是老板!!!可能几年后他们会获得更大的成功!

 

       所以现在一直在徘徊,优柔寡断,不知道是不是应该回家创业!虽然做的工作不是很”光彩“。但这的确是考劳动获得的!

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。
### 计算机专业读研的建议与路径 对于计算机专业的学生来说,选择继续深造是一个重要的决定。无论是为了进一步提升自己的学术水平还是为未来的职业发展打下坚实的基础,都需要仔细考虑多个因素。 #### 1. **研究方向的选择** 研究生阶段的研究方向决定了未来的学术和职业道路。虽然硕士专业提供了一个大致的方向指导,但具体的研究领域通常由导师和个人兴趣共同决定[^1]。因此,在选择之前应该深入了解各个子领域的前沿动态和发展前景。例如,人工智能、大数据处理、网络安全等领域目前都非常热门,并且具有广阔的应用场景和技术挑战。 #### 2. **学校与城市的选择** 在挑选目标院校时,除了关注学校的综合实力外,还应当考虑到地理位置带来的影响。一些地区的产业环境可能更有利于特定技术的发展。比如,北京聚集了大量的互联网公司总部;而深圳则是硬件创新中心之一。此外,个人的生活习惯以及对未来生活的期望也会影响最终决策。有考生基于自身情况选择了相对容易录取但也位于理想区域内的高校作为报考对象[^2]。 #### 3. **技能培养的重要性** 无论将来是否进入工业界工作,“学好一门开发技能”始终是非常关键的一环[^1]。这不仅限于编程语言本身的学习,还包括如何运用这些工具解决实际问题的能力训练。通过参与开源项目或者完成复杂的工程项目积累实践经验尤为重要。 #### 4. **复试准备策略** 成功获得入学资格之后还需要面对严格的复试环节。针对不同类型的提问形式准备好相应的回答方式可以帮助提高成功率。例如,在介绍自己时可以采用结构化的表述模式来突出个人优势[^3]: - 对于学术型候选人而言,重点在于展示过往研究成果及其潜在价值; - 工程师背景则更多侧重于具体实现细节和技术难点克服过程中的表现。 另外还需加强外语听说能力以便更好地融入国际化程度较高的实验室氛围之中[^3]。 #### 5. **持续学习的态度** 即使面临挫折也要保持积极向上的心态对待每一次成长机会。如果不幸未能一次性达成目标,则可以通过其他途径如在线课程等方式不断充实自我直至达到新的高度为止[^4]。 ```python # 示例代码:简单的Python脚本用于计算斐波那契数列前N项 def fibonacci(n): sequence = [] a, b = 0, 1 while len(sequence) < n: sequence.append(b) a, b = b, a+b return sequence print(fibonacci(10)) ```
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