项目管理之如何出道(中)

昨日立冬,各位盆友,有没有吃饺子? 冬天来了,寒冷未约而至,冬雪侵袭北国。未知的变化总能让人产生恐慌和无措,就像行走在荒岛小路,前面遇到的究竟是迷人之景?还是饿狼之瞟?我们不得而知。——立冬有感。


书接前文,言归正传。什么,前文在哪?请速戳: 项目管理之如何出道(上)
昨天,一路下来,我们提到了如何做一名项目经理,列出了需要具备的几个特质:

  • 管家
  • 氛围制造者
  • 攘外安内
  • 目标感

那么是否还有其他的所需的特质呢?答案当然是有的。接下来,我们继续分享。为了保持队形,博主依然采用前序的格式,按序展开。

Q:如何做一名项目经理

5. 系统评估

什么是系统评估?究竟评估什么?
从宏观世界看,有国内环境,也有国际环境,促成“双循环”。从微观世界看,有光子,有电子,形成“光电效应”。也就阐明了任何的组织或个体,都离不开彼此。如何为客户追求最大价值,不因盲目而遗恨,不因懈怠而失败。作为PM的盆友,该思考思考了。

6. 领导力

大家觉得领导好做么? 不在其位,不谋其政,在其职,必伸其“智”。现在通常讲EQ、IQ之类,其实本质是刚柔并济。想想在一个寒冷的冬夜,谁捧着火种,谁可能就是英雄。

7. 驾驭复杂

什么算复杂,比如太空的“天宫”,世上唯一的太空“豪宅”了。那国人怎么能拿到取胜之钥呢?想当初,“两弹一星”之时,多少科研院所、志士仁人、科学先驱,甚至学生百姓,靠着仅有的计算设施 “纸、笔、算盘、计算器、大脑”,进行科学推演和反复论证,最终咱们成功了。复杂是什么,庖丁解牛之后,也许就不复杂了。关键是掌握拆、卸之功,所谓化繁琐为简易,化简易为精准。


好了,博主该休息了。今天分享到这里,欢迎路过的、拿凳的、嗑瓜子的盆友们,分享与讨论。
咱们有空接着聊~
在这里插入图片描述

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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