加菲 --语录

I hate Mondays——Garfield
我恨星期一。—— 加菲

Never send a man to do a cat's job—— Garfield
决不要让人去做猫的工作。——加菲

Money is not everything, There’s Mastercard & Visa.
钞票不是万能的,有时还需要信用卡。

One should love animals. They are so tasty.
每个人都应该热爱动物,因为它们很好吃。

Save water, Shower with your girlfriend.
要节约用水,尽量和女友一起洗澡。

Love the neighbor. But don’t get caught.
要用心去爱你的邻居,不过不要让她的老公知道.。

Behind every successful man, there is a man.

And behind every unsuccessful man, there are two.
每个成功男人的背后,都有一个女人。每个不成功男人的背后,都有两个。

Every man should marry. After all, happiness is not the only thing in life.
再快乐的单身汉迟早也会结婚,幸福不是永久的嘛。

The wise never marry, and when they marry they become otherwise.

聪明人都是未婚的,结婚的人很难再聪明起来。

Success is a relative term. It brings so many relatives.
成功是一个相关名词,他会给你带来很多不相关的亲戚(联系)。

Never put off the work till tomorrow what you can put off today.
不要等明天交不上差再找借口,今天就要找好。

Love is photogenic. It needs darkness to develop.
爱情就象照片,需要大量的暗房时间来培养。

Children in backseats cause accidents. Accidents in backseats cause children.
后排座位上的小孩会生出意外,后排座位上的意外会生出小孩。

“Your future depends on your dreams.” So go to sleep.
“现在的梦想决定着你的将来”,所以还是再睡一会吧。

There should be a better way to start a day than waking up every morning.
应该有更好的方式开始新一天,而不是千篇一律的在每个上午都醒来。


Hard work never killed anybody. But why take the risk?
努力工作不会导致死亡!不过我不会用自己去证明。

“Work fascinates me.” I can look at it for hours!
工作好有意思耶!尤其是看着别人工作。

God made relatives; Thank God we can choose our friends.
神决定了谁是你的亲戚,幸运的是在选择朋友方面他给了你留了余地。

When two’s company, three’s the result!
两个人的状态是不稳定的,三个人才行!

A dress is like a barbed fence.

It protects the premises without restricting the view.
服饰就象铁丝网,它阻止你冒然行动但并不妨碍你尽情的观看。

The more you learn, the more you know. The more you know, the more you forget. The more you forget, the less you know. So why bother to learn.
学的越多,知道的越多,知道的越多,忘记的越多, 忘记的越多,知道的越少,为什么学来着
 

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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