笨人成功有捷径

本文探讨了成功的关键因素——专注。通过举例万科董事长王石及好利来董事长罗红等成功人士的经历,说明即使面临激烈竞争,只要保持专注并付出超乎寻常的努力,每个人都有可能实现自己的目标。

  人一生有几十年时间,但是只要得到一种成功就算成功了,难么?
  事实上我们看到很多杰出人士,他们远不止达到一次成功。
  万科董事长王石也是个成功人士,他不仅事业成功,而且还是位登山家,听说他还迷恋航海、飞行。
  好利来董事长罗红不仅要做蛋糕大王,而且还是位杰出的摄影家。
  如果说聪明的人一生可以得到很多次成功,笨人只要求得到一次成功,可以么?
  可以,方法就是专注,别人有能耐做很多事,我们只做一件事好了。
  可是,由于竞争激烈,做好一件事需要花费超出常人的精力和时间,没有耐心不行的。
  大家看到的成功者似乎没怎么费力气,很走运。但只要看看你身边那些成功者,就知道事实上他们付出了多少汗水。我有个朋友,在大学做副教授,教计算机软件开发,40岁那年,利用业余时间做了10个应用项目,赚了50万,总算摆脱了长期的贫穷,还有个客户,2003年毅然离开原单位,开始创业做软件,当时他已经是快50岁的人了,经过5年开发,终于有很好的产品问世了。盈利肯定是有的,暴富虽不敢说,但起码比上班强十倍了。
 

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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