SD2.0-第一天总体印象

Z62这个火车的确很准时,从北京站坐地铁到崇文门只有1站,从C口出来很容易就找到了班车的地点,班车上的人不是很多,这点也想到了,这个SD2.0大会是第一次举办,想必很多地方都是不成熟的。

经过一个多小时的汽车颠簸终于到了位于九华山庄的会场,大会的规模从入场的情况就可以看出来和Microsoft的Teched相比差的很远,组织也比较的混乱,我主要遇到的问题是报道、住宿和领取增刊的过程中,必须我主动的来解决,否则所有的工作人员都采用了很客气的“拖”字决,虽然最后都解决了,也让人感觉不是很舒服。

开幕式也是莫名其妙,上来一段没有任何观众喝彩的京剧,让人看的没有任何兴致,优快云的CEO蒋涛、DDJ杂志总编 Jon Erickson和孟岩的演讲,现在我是什么都记不住了,开场的Keynote没有任何让人振奋的感觉。Ivar Jacobson的演讲的确精彩,这个大师应该第一个上来讲,要点大致如下:
1、软件的开发应该依赖有能力和有动力的人
2、实践是降低软件成本、规模化开发和组件重用的基础
3、重视实践,就要进行长期的实践和高级的实践
4、每个人都需要敏捷,不用敏捷就是笨蛋
5、实践的方法:卡片+大脑+一起动手
接下来Google工程研究院副院长林斌的演讲就是推广Android,Android本身是一个很眩目的东西,但是由于在演讲中过于进行产品的推销,使演讲的效果十分失败,最后做的Demo也只是变变字体的颜色,没有任何的震撼力,这个演讲最大的失败就是时间控制的不好,造成之后所有的演讲时间都无法控制,直接导致接下来整个一天的演讲都处于混乱中。
CodeGear的CEO Jim Douglas和Intel的James Reinders的演讲也主要是产品的宣传,又走回了国内所有技术会议的老路,陈榕和Andrie Alexandrescu的演讲也是各有特色,其中陈榕的演讲特别精彩,产品的内容介绍的很出色,我最欣赏的就是他的演讲风格,很有说服力,对听众的引导能力很强。
我参加类似SD2.0大会的主要目的是接触新的事物、新的朋友、学习新的知识(包括软件的知识、会议的组织、演讲的风格、产品的宣传、突发情况的应变),呵呵这些倒是在这些大会上都可以学习到。
下午主要参加了2个主题:2.0时代软件开发新方法和新工具,还有就是潘加宇的软件以用为本2.0,第一个主题基本上没有什么收获,只是了解到了CodeGear的Blackfish SQL这个产品,回去要研究一下,还有就是主持人的一句“我的时间不多了”,让人喷饭。潘老师的课还是和以前一样比较精彩,主要内容如下:
1、技能的提升要通过细节的提升来实现
2、要成为某个领域的专家
3、不要拍脑袋,张口就来需求
4、需求的分析要从系统边界过渡到组织边界
5、需求的分析要考虑系统也要考虑业务
6、要发现业务的执行者,并学会自定义客户
7、学会寻找业务的改进点,以提升产品的宽度
8、不断的提炼新的需求,以提升产品的高度
9、需求要考虑涉众利益,学会平衡各方面的利益
10、涉众利益的排序将影响需求
11、需求要优先考虑前排客户
12、涉众的人都是各怀鬼胎
13、构件、涉众利益可以重用,需求不可以重用
14、涉众无资格、也无责任提出需求
15、涉众利益才是需求的焦点
16、要充分考虑老大的利益
17、需求调研中要学会提问
18、通过问题卡来分析问题的原因、度量(当前和目的)、愿景和需求

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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