十月学习总结

作者分享了在烟台大学两个月的学习经历,重点讲述了CPP学习过程中的挑战与成长,以及与同学们建立的良好关系。

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天气转冷,已来烟大两个月。总被人问起,为什么要从成都来烟大?为了雪,为了海。

在烟大,扩展着人际关系,有了玩得好的男性女性朋友,团结的班集体,高冷”啰嗦“的班主任,暖男贺利坚老师,让我觉得来得很值。

在CPP的学习过程中,我的起点不算高,于是努力追赶着领头人的脚步,让我不断进步。

初时的小问题至今还是存在,cin接着<<,单引号里接两个\n,但现在不再像一个月前那样茫然,看到这样的错误能够立即反应过来,无需再在CPP讨论群中求教。


我在CPP中花得时间并不算太多,十一月,还需努力追赶,一路奔跑。

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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