编程综合—先思考后debug

忠告:

在我加入贝尔实验室一年多后,Gerard Holzmann设计了一个很小的交换式制图语言,我开始和Ken Thompson一起在开发针对这种语言的即时编译器上做两个人同时编程。我打字比较快,所以我坐在电脑前,Ken站在我身后看我编程。我们开发的很快,但经常会遇到问题,而且可以看出来出错了——毕竟这是一个图形化的编程语言。当程序出错时,我本能的一头扎进问题,检查报错跟踪信息,添加调试打印语句,启动调试器,等等,但Ken只是站在那思考,完全不理会我也不查看我们写的出问题的代码。一段时间后我发现一个规律,Ken经常会比我先找到问题出在什么地方,而且会突然的喊一嗓子,“我知道什么地方的问题了。”每次他的判断都很准确。我认识到,Ken已经在脑海里构建了代码的模型,当有问题出现时,那是他脑子里的模型出了问题。在思考为什么会发生这些错误时,他能凭直觉找到模型中什么地方不对或发现写的代码跟这个模式什么地方有出入。

Ken教会了我一个极其重要的习惯:纠错前先思考。如果你一头扎进问题中,你只能解决当前代码的问题,但如果你先思考这个错误,这个bug究竟为什么会引入?你会发现并且纠正一个更高层次的问题,进而改进了系统设计,防止了更多bug的出现。

我认识到这种编程思考模式非常的重要。有些人痴迷于逐行的、使用各种工具来调试所有的东西。但我现在相信,思考——不看代码的思考——是最好的调试途径,因为它能让你开发出更好的软件。

英文原文:The Best Programming Advice I Ever Got


训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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