软考总结

博主总结软考,指出自身缺点是未用学习方法、心态未放平,优点是体会到集体学习好处。还提到考试心态有进步但沉下心学习时间少,考前因准备不充分失眠。此外,肯定小组学习氛围,最后提出后续要为灵活运用而学。

总结一个这次考试的各方面

个人

缺点:这次软考考的内容很多,很杂,没有能够利用学习方法,如思维导图,快速阅读,三遍读书法等,归根结底自己没有能放平心态,去面对这次考试,脑子中只有过考试,在找套路,而忘掉了学习是为了什么。

优点:这次考试,感受到了集体学习的好处,确实是一个人能走的很快,一群人能走的很远

心态:本次考试的心态比之前好一点,但是沉下心去学习的时间比例确实很少,深入思考的时间不多,太急于求成,不注重总结,总觉得做过一边,做懂一边就是我的了,实则不然,需要你很多次练习才能属于你,就像替足球一样,一个完美的射门需要你在球场上练习成千上百次,才能发挥出那完美的一脚射门,才会有那Blink一下。

考试前一天:第一次睡不着觉,可能是因为自己准备的不充分,心态和表现不太一样

本次的北京之行,一个新的角色(考生)。入京之后呢,忽然感受到要想从这座城市活下去,得需要多大的努力(进入这座城市),需要有多大的能力(保持并进步),需要多强的意志力(不被物质吞噬灵魂)。

小组:

本次小组的学习的氛围很好,每个人都有自己独特的一面,也重新认识了小组的成员,非常棒的一次小组学习,也从小组成员身上学到了他们的优点

 

之后的学习要求:

为灵活运用而学

 

 

 

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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