我很庆幸自己选择了这条路

Java培训心得

转眼间,几个月的培训已经将近尾声了。回想自己这几个月的经历,自己收获多多,觉得自己来到这培训是非常正确的。想想自己刚刚考虑打算来这培训的时候那忐忑的心情,现在我已经有了答案:“我很庆幸自己选择了这条路”

 

在这里,老师们给了我一份详尽而合理的课程安排,在学习期间,我在这里学到了许多以前不会的知识,完善 以及补充了我已有的知识,使我从最初对Java开发懵懂、茫然变成有自己的知识体系,能够熟练并自信的开发互联网项目。岳城Java培训拥有良好的学习氛围,我在这里慢慢的踏实了下来,为自己将来更好的发展打下了坚实的基础。

  在这四个月的学习中,每个人都有一台自己的电脑,可以随时上机,验证和实践自己的想法和所学知识,再有知识渊博的老师无私的解惑答疑,使每天的生活都很充实,知识在层面上也有了一个质的飞跃,虽然很累但是也很开心。我了解到Java就业工资都很不错,所以我要努力奋斗,达到自己心中的目标。

  总之,通过这次培训,我找到了自己的奋斗目标,找准了自己的职业道路。我今后会先从一个能吃苦耐劳的码农开始,经过两三年的奋斗,累积了一定的业务知识之后,再慢慢往上爬

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,适用于连续值输出问题。 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(从指定文件夹中读取算法文件)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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