第一份工作

作者分享了加入一家公司的第一天经历,尽管准备不足,但他加入了一个专注于编译器开发的团队,并开始接触相关技术。

第一份工作,算是比较传奇。自己本着经验不足,找个工作进阶的心态,却找了一份国内鲜有研究的工作领域——编译器

我现在对他的理解只是:这是一个类似以GUN的GCC的编译器,具体来讲,我一概不知。套用PM的一句话就是,我现在是一张白纸,我所要做的就是尽情书写。

      第一天,也就是12月21日。早上早早来到公司却被HR告知我现在要做的就是等待,因为我们的身份还在进行电子流申请,说实话,我不知道电子流是什么东东。中午在公司食堂吃饭,用的是现金,九块大洋两个菜。这里不得不说一下那个五元的尖椒牛柳,这是我吃过的最辣的尖角,辣得我两眼掉泪,嘴唇哆嗦,最后我终于决定浪费一次粮食。。。下午的事情同样是等,还好户外阳光充足,还有健身器材,总算对付了几个小时。下午四时的时候PL过来通报,由于电脑锁没有申请好,今天到此结束,O~ MY GOD!

     今天刚上班的我竟然迟到,待我杀到公司,PL已经在外面等我,心里有点小紧张,不过今天不用记账,谢天谢地~~ 刚到公司就被安排听一个国际会议,听那些牛人们叽里呱啦交流,打心里对他佩服。后来才知道我就被安排在这个组,中央软件部DSP组编译器(HCC)块。虽然和自己预想的有些出入,但也可以接受。反正现在只是小罗罗,有的大量的技术要学,从零做起也不是坏事。电脑终于还是没有过来,没事可做只有看书,偶尔和新来的同事侃侃技术,我们新来五个,本人愚拙,没记清名字,对袁峰还是比较熟悉,他有三年工作经验,知识比较全面,思维方式也比较独到。晚上开了一个见面会,认识了一个校友,对我还是比较照顾。。。

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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