程序猿到产品狗的迅速转换

从猿到狗的进化,已经慢慢脱离了人类了。

给大家说说我为什么转产品吧,其实可能和很多人想法不同,和之前的程序员交流,有一部分人会认为产品是一个很好的职位。为啥这么说呢,产品一般是对所在的项目对各个方面了解最全面的一个人,会认为如果选择一个项目经理的话会在产品中担任。在我所在的圈子里面问他们为啥去做程序员?大部分人都是迷茫的,没有人说我因为喜欢代码,所以去做这一行业。有的人是因为大学学的计算机,不知道做什么工作,选择了码农这条路。有的人是因为之前的工资比较低,看着身边的程序员收入高,去培训然后变成程序员。

我呢,和我说的第一种是符合的,我大学学的计算机,要实习了,不知道去做什么,考教师资格证考了2次,每次都是差一分,应该老天在暗示我不适合。考国家公务员,总分考的很好,单科划线挂了。我一个学计算机的还能干啥,只能去找相关的工作了。可能会有人问我为啥不做测试,当时我认为干不了开发的才去干测试的(测试的同学不要打我),工作了之后,测试也是很不简单的。

找工作也算顺利吧,到了一家银行外包的工作,给银行做项目外包。刚到了公司是什么也不会啊,大学也没有学过框架,虽然做过项目,但是也是看着课本敲的,完全蒙蔽。就一直在学习,在工作加学习的过程中,慢慢的从小小白到小白。但是整个的学习过程中,我发现我了解业务的速度比其他人都快,甲方的需求,项目组理解都会存在偏差,很多的疑问点都是和我的想法相吻合。

公司这边后来安排我和甲方进行相应的沟通,帮助甲方把需求文档明确,来帮助自己的同时更加高效的工作。慢慢的我写代码的时间就变得少了很多,其实我个人也不太喜欢写代码,就慢慢的变成了这么一个角色。我是后来才知道这个叫做产品。后来想去外面看看,做了一名产品经理。

我做过电商产品、物联网产品、云支付产品、银行核心产品、营销平台。

大家有什么问题可以评论,就大体的写了一下。关于产品有什么问题欢迎大家一起探讨。

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。
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