公元2016年2月17日。天朗气清。

作者在非互联网公司的软件部门从事性能测试工作,面临团队规模小、领导管理方式自由等问题,导致自我成长缓慢。表达了对未来职业发展的迷茫及决心通过学习技术来突破现状。

已经好久没有宠幸我的博客了。

每次都是这样,明明说好了要努力,总是因为这种那种的事情耽误自己的工作时间,一点点荒芜年华。

最近遇到一个问题。

其实当自己面对内心的时候,就会问自己,以后到底想做什么。

我现在在一个非互联网公司的软件部门做测试。

原本是黑盒测试,现在转成性能测试,团队比较小,并没有做很大的区分。

现在处于自力更生独立成长的阶段,还是图样图森破总是对这个不满那个挑剔,团队相处上相对来说不够和谐。

我是一个急性子,队友慢性子,leader放羊式的教育,感觉成长有点慢。

如果不是从职位上定义的话,我想成为一个有技术的人。无关测试还是开发。

技术才是核心发展力。好像还是没有办法跳出这个框框。有点茫然。这种茫然感已经持续很久了。感觉不是很好。

和朋友聊天之后好像也没有什么特别大的帮助。

那就去学技术。不管做什么都需要。

(ง•_•)ง坚持信仰,继续歌唱。BGM:Gonna Get It.

2016年请加油。时间过得真的太快了。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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