做网站的实用建议

做网站现在似乎是每个企业或团队都必做的一项工作了——不管你所在的行业是不是和互联网相关。我平均每周都会接到一两个朋友的电话问:我们要做一个网站,该用什么技术,PHP、Java还是.NET?我们该从哪里请开发人员?我们现在开发的网站总是有bug,该怎么办?作为一个前技术人员以及现任互联网从业人员,我来说说自己的经验吧。

多年的网站工作告诉我一个道理:网站虽然看似简单,但是一定要请正确的人来做。国内的开发人员普遍经验不足,一个做过2 年开发的人,就可能以为自己已经很牛,要一个不低的价格,并最终给你一个很糟糕的结果。反过来,如果你找对了人——哪怕只有一个人,用对了思路,网站其实很简单。

不再罗嗦,下面直接了当的给大家一些做网站的实用建议:

1、尽量使用现成的系统,而不是自主开发。对于一般的企业网站、电子商务网站,强烈建议不做开发。如果是企业网站,找一个现成的内容管理系统(CMS)系统就可以了。在国内的CMS中,SupeSite是一个不错的选择;电子商务网站,直接用ECSHOP就可以了;Web2.0网站,可以用X-Space;论坛,Discuz!是首选。很多人会问,这些现成的系统是不是功能会有很多限制,性能是不是足够好——这些都是不必要的担心。一方面,这些系统都有不错的可定制性,只要找一个对HTML/CSS熟练,并稍有php程序基础的人,完全可以根据你的要求搭建出一个不错的网站。如果你连这样的一个人都找不到的话,那就用wordpress给你的企业搭建一个博客系统吧,既时尚又实用。

2、LOGO、美工的工作可以外包给威客网站。我是K68.cn的老用户了,在上面下过的单子应该不少于5次了吧。虽然不能说每次都100%满意,但从性价比来说,K68给的结果是无可挑剔的。你只要花几百块钱,就可以获得十几个不错的创意,然后你从中挑出你最认可的一款并让设计师美化成最终的结果就可以了。除非你的团队本来就有不错的美工,或者你愿意多花几十倍的钱请一个真正专业的设计公司,否则的话,K68是一个很好的选择。

3、只要你能请到相应的开发人员,用什么技术开发其实无所谓。php,java,.NET,哪个性能更好,这是我经常被问到的一个问题。相信很多用户作为互联网的使用者,最痛苦的事情就是网页速度非常慢。所以当大家自己做网站的时候,第一个想到的自然是“我的网站可不要那么慢才好”。事实上,虽然不同的技术在性能上肯定会有差别,但是这种差别一般要等你的日PV达到数百万的时候才能体现出来。而大多数网站的速度慢的原因还是程序员自身代码的问题所致。再优秀的开发语言,初级程序员的一个死循环一样能轻而易举的让你的服务器瘫痪——相信我,这是有实际案例的。所以,在网站开发的初期,你最需要担心的绝对不是哪种语言更好,而是你能请到哪种语言的优秀开发人员。

4、产品经理非常重要。网站的功能、布局、流程,或者用现在时髦的名字——user experience,在很大程度要决定于产品经理的能力。这个人最好懂点技术,而更重要的是对用户有深刻的理解,对细节有偏执的追求。很多成功的网站, CEO自己就是产品经理。开发工作可以外包,而你的产品经理一定不能外包。因为一个好的网站一定是需要不断完善的,产品经理是一个长期工作。

如果将网站开发的原则做一个简单的总结,那就是:用最少的人、写最少的代码、快速的发布、持续的改进。后面两句其实来源与Google的 “Quick launch, fast iteration”;而前两句是结合中国国情——对一般公司而言,如果运气不错,你可能找到两三个不错的开发人员,但如果你做网站的前提是一下能找到 n>5的优秀开发人员,你的第一个网站很可能永远都发布不了了。  

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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