准备Scrum之旅 之 Hello,温哥华——《轻松Scrum之旅》(16)

关毅因公出差至加拿大温哥华,他将接受关于E公司电子商务通产品的培训并了解开发流程。与此同时,他还给国内的团队成员布置了任务。

Hello,温哥华


    一个月后,段小丽、胡志刚和余大鹏都陆续来报道了。关毅带着他们熟悉环境,并进行相关的技术准备。
    Welcome Lunch之后,团队气氛和士气空前高涨,大家也都分别有了外号:段小丽长得好看,于是大家都叫她“段美女”;胡志刚长了一张娃娃脸,稚气未脱,大家都叫他“小胡”;另外,“胖子”的光荣称号就给了余大鹏。
    最近,还有件事让关毅兴奋得几乎睡不着觉。由于E公司的电子商务通产品是在加拿大开发的,所以他马上要出差去加拿大接受培训,并且商讨任务的安排。长这么大,又是头一次出国,关毅很想去看看外面的世界。
    一个星期以后,关毅接受了徐天的嘱托,正式出发了。临行前,家里也得安顿好,他给段美女、小胡和胖子3位同学留了不少“作业”,并且要求他们每天都要写工作汇报。
    在飞机上,关毅打开笔记本电脑,再次查看这次去加拿大的任务安排,主要可以归纳为以下4点。
(1)了解产品的基本情况;
(2)接受开发技术的培训;
(3)熟悉开发流程和开发环境;
(4)商讨开发工作的安排。
    关毅心想,这次还有一个重要目的,就是建立起彼此的信任,和总部的人建立良好的关系。他听说加拿大也在实施敏捷开发,所以也迫不及待地想去看一看敏捷开发究竟是什么样的。
    经过十几个小时的飞行,这个星期六,关毅只身来到了大洋彼岸的温哥华,异国他乡的美景让他目不暇接。整个周末,除了倒时差,关毅只简单逛了逛,另外还去公司踩了点。关毅凡事都喜欢有所准备。
    星期一一大早,关毅起床,在酒店里吃了顿丰盛的西式早餐之后,就出发前往公司了。
    在路上,关毅猜想着,接下来到底会是怎么样的开场呢?那边的Team Leader会是什么样子呢?

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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