思维混乱,思考阻碍

      思维方式 ,顾大失小。总以为看问题要有大局,凡事往大局考虑,可是现在的思维能力,却是大的顾不了,小的也麻木,没有感受。这种状况,我真亏得很大。


      没有否定,不知拒绝,不分对错,不知好坏,不区分对待,这是什么脑袋?


      曾经,我用“形象化”这个词来定义我的脑袋的思考方式。许久过去了,思维仍延续这一模式。


      总不能忘记,对于很多东西,特别新开的项目,新认识的事物,新知的概念……你总是无知的。干嘛要求自己一副老熟悉的样子。你也知道很别扭的啦


      我的思考有两个特点。一,总是在期待我未知的东西,将所有依据寄托于未知,却对脑子中已有的想法视而不见。二,总是处于一种无名的急躁中,阅读、办事,做任何事情,

      总是期望一瞬间就完成。


       幽默不是搞笑。幽默不是贫嘴。幽默是一种智慧。

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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