编程伊始

一名自动化专业学生毕业后面临职业选择,从硬件转向软件行业,制定C语言学习计划,目标进入BAT公司。

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转眼间即将大学毕业,回忆起大学四年的时光,恍如昨日。和大家一样,我面对着人生的一次关键的抉择。而对于大学生来说,选择无非有那么几种:考研、就业、创业、出国或者......家里有矿。不过我想绝大部分人走的是前两条道路,结合自己本身和家庭原因,我加入了就业的大军中。

作为一个自动化专业和参加过电子(负责硬件)竞赛的学生来说,最熟悉的莫过于硬件,但是作为一个非双一流学校的学生来说,这方面的工作有但并不理想,但最痛苦的莫过于自己的要求大于能力。如今的处境让我对硬件方向开始动摇了。我想是不是应该换一个方向呢?那么我又能学什么呢?俗话说的好,兴趣是最好的老师。那么,自己的兴趣在哪里?让人感兴趣的东西无非有这三种特性,你喜欢、有难度、可以实现。那么,回顾了一下自己的兴趣所在,可能以前写过几个小程序,对于代码似乎有点感觉,而且如今软件行业的前(钱)景大好。于是我也走上了一条不归路——成为一名21世纪的码农。

有人说做事情得有目标,所以,我就给自己定几个编程的小目标吧!

  1. 掌握C语言的基本语法和算法(一个月)
  2. 掌握数据结构并实现基本工程代码编写(一个月)
  3. 完成几个C相关的开源项目(一个月)
  4. 能运用C语言进行相关开发

纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。编程是一门应用技术。所以,学习编程不仅仅只局限于理论书籍,更在于实践,这样是学好编程技术的前提。然后就是你能不能为此努力和付出,并持之以恒地坚持下去。

要说想去的公司,回答这个问题就像选大学时一样的迷茫,就BAT吧!

最后,我想对和我一样面对工作方向选择的人说,希望你们在做出选择的时候都可以以自己的兴趣为第一因素,毕竟每天做着自己不感兴趣的工作是多么痛苦的事啊!

为了联盟,为了部落。崛起吧!少年。

 

 

 

 

内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现,项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,结合EAS的弹性权重共享和分阶段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了一个高度模块化和可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备一定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约和应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。结合Transformer编码器的表达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉和异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现和注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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