年末来碗毒鸡汤

年底,大家都在写鸡汤。然而,作为一个坚持写技术干货的人,写鸡汤,我不太擅长的。更何况还得投du。     ̄□ ̄|| 


这篇文章就跟大家分享下这一年我的所见所想,不一定对你有用,但谁知道呢。


这个号从开始到现在,定位像它的名字一样,就是 Kotlin。2018 年我收到了很多的朋友说可不可以合作下,发个 python 的课程推广啥的,费用好说——我看了看平均一天只有两毛钱的广告收入,说 python 不行。这倒也不是我不喜欢 python,其实我平时用的第三多的语言就是 python。


坚持是一件困难的事情。我在运营这个号的时候遇到的最大的挑战就是我最初给自己定下的一周一篇文章的目标,为了坚持这个目标,前年大年初一当天还写了一篇关于协程的文章。当然现在偶尔也两周一更,不过我还是要感谢这个小目标,它令这个从一开始就注定小众的公众号,顽强的活了两年,并且不是苟活。凭借着这个公众号,我认识了许多有趣的小伙伴,也感受到了来自95、00后的压力,是热爱,也是鞭策,甚至是一种寄托。


在这个寒冬,感受到了来自许多方面的压力。我有幸待在温水里被煮,不知道未来的某一天会不会也需要披上冬衣。有一件事非常确定,随着我们逐渐长大,寒冬不再来自行业环境。一旦你停止了技术前进的脚步,你就为自己的技术生涯判了死刑。但前进不是眉毛胡子一把抓,React Native 出来后,又出来个 Kotlin,很快又有 Flutter,这么快的速度如何跟得上?穷极所有技术,任凭你天资聪慧,过目不忘,也难通一二,何况凡人居多,因此面对纷繁复杂的技术领域,应当夯实基础,培养意识,一旦基础扎实,待需要时可快速上手,也知道如何深入研究。于是总有人问,xxx 你怎么看?我说我不看。


有些朋友工作学习的时候也一样认真努力,拼命加班却得不到认可,甚至得不到自己的认可。可能是你迷失了方向,你拼命的浪费着你的时间来做重复的工作,就像在水泥地上原地踏步,说起来也凄凉,你连个坑都踩不出来。你会抱怨领导没有交给你高难度的任务,显然,领导是懂你的,他知道交给你任何任务你也只是原地踏步,从来不主动想着优化程序性能,优化工作效率。在优秀的人看来,再简单的任务都能以小见大,甚至以小博大,而普通的人眼里却只有抱怨和愤懑。


还有嫌工资低的,你只有亮剑,公司才会为你的光芒付费。别说给多少钱干多少活,那是在作死。


有兄弟苦于基础不好,想要走捷径快速进阶。殊不知此事不可一蹴而就,更无捷径可走,问他有何技术规划,一页纸寥寥几行,这规划不可执行不可监督,几周过去,宛如当初。高中时做数学题总爱找些简单方法,却不想解析几何总是山重水复,令人苦不堪言。老师说,捷径是你两条路都走过的时候才知道的,没走过的时候谈何捷径?与其不知所措,倒不如找一本 Java 核心编程,看看目录,哪里心虚就练练哪里,也许算是一种捷径吧。


大多数朋友学习之后一知半解,却以为融会贯通,一旦拷问就疏漏百出,这就是学习顾头不顾尾的问题。学习,一定要强制输出,最好去当讲师,组内分享次之,写公开文章再次之,只做笔记不推荐,不做笔记则不如不学。学习的最高境界是教学,所谓教学相长。


还有啊,说点儿跟技术无关的,年纪大了真的会发福,不过那只是说着好听,其实是你的身体机能在下降!锻炼吧,这事儿动动就好了。我前天没赶上公司的摆渡车,从知春路骑单车到中关村,想着多动动,结果没想到成了多冻冻。


地球的冬天再冷也会过去,因为它从来没有停下公转的脚步;你的冬天亦是如此,它掌握在你自己的手里。


祝福没什么用。2019,请各位凭实力达到自己的目标。



转载请注明出处:微信公众号 Kotlin

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内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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