一个关于博士的小故事

下面是我看到的一个小故事,也许已经很旧了,但是很有教育意义,觉得不错就发上来了。

有一个博士分到一家研究所,成为学历最高的一个人。
   有一天他到单位后面的小池塘去钓鱼,正好正副所长在他的一左一右,也在钓鱼。
      他只是微微点了点头,这两个本科生,有啥好聊的呢?
   不一会儿,正所长放下钓竿,伸伸懒腰,蹭蹭蹭从水面上如飞地走到对面上厕所。
   博士眼睛睁得都快掉下来了。水上飘?不会吧?这可是一个池塘啊。
   正所长上完厕所回来的时候,同样也是蹭蹭蹭地从水上飘回来了。
   怎么回事?博士生又不好去问,自己是博士生哪!
    过一阵,副所长也站起来,走几步,蹭蹭蹭地飘过水面上厕所。这下子博士更是差点昏倒:不会吧,到了一个江湖高手集中的地方?
  博士生也内急了。这个池塘两边有围墙,要到对面厕所非得绕十分钟的路,而回单位上又太远,怎么办?
  博士生也不愿意去问两位所长,憋了半天后,也起身往水里跨:我就不信本科生能过的水面,我博士生不能过。
  只听咚的一声,博士生栽到了水里。
  两位所长将他拉了出来,问他为什么要下水,他问:“为什么你们可以走过去呢?” 
  两所长相视一笑:“这池塘里有两排木桩子,由于这两天下雨涨水正好在水面下。我们都知道这木桩的位置,所以可以踩着桩子过去。你怎么不问一声呢?” 
  学历代表过去,只有学习力才能代表将来。尊重经验的人,才能少走弯路。一个好的团队,也应该是学习型的团队。
 
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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