取经之路 - hr: 你平时如何学习

高效学习编程之道
本文分享了高效学习编程的方法,强调了个人定位、兴趣培养、环境配置的重要性,提倡加入技术社区,持续投入时间与精力,利用知识迁移,构建个人知识体系。通过阅读、实践、选择优质资源,提升学习效率。

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因人而异

高效学习

  • 定位自我
    • 兴趣点
    • 搞定环境配置就是入门了
    • 深入学习,必须找到自己的圈子 (避免孤军奋战;身边的每一个人都可能是自己的老师,无论是技术上合适非技术,它包括专业知识和人际交往)
    • 持续输入时间和精力 (不要懒惰)
  • 知识的迁移: 已经学习了Java,转到iOS就有先前自己的一些理解
  • 简化知识,并有一个知识体系:
    • 画思维导图
    • 理清学习线路
    • 知识的分层和系统化
  • 大小学习周期
  • 明天的学习今天安排上
  • 搜索知识和代码
  • csdn博客
  • 开源中国
  • GitHub
  • 掘金
  • 利用培训机构的课程大纲 (课程大纲对自己后面的学习有一个方向性)
  • 静心看书
    • 看文章应该使一种速成
    • 缺少系统和深层次的思考和总结
    • 但是看书更系统全面
    • 勤动手练习
    • 好记忆不如烂笔头
  • 如何选择一本好书
  • 书籍的渠道 (好的出版社: 机器工业出版社 )
  • 推荐人(朋友推荐? 网上看到? 老师推荐?)
  • 书籍是否符合当前需求 (看目录明确书籍中是否有自己需要的知识点)
  • 书籍质量是否过关 (比如翻译书,有时候是无味的,也有可能误导)
  • 如何选择教学视频
    • 针对性 合适自己的需求
    • 权威性 对人有信服力
    • 原创 尊重知识
    • 可理解 学起来轻松,并容易吸收知识
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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