南极为什么没有熊?

据说这是今年公务员考试的一道题目,我很伤心,十几年寒窗,面对如此的问题,我不知所措,只能从环境与气候作一些简单的分析与回答,当然我不是公务员,短暂伤心后仍然可以呼呼大睡,看来这年头做什么都不容易,连公务员都要研究生物学了,在IT业埋头苦干将近八个年头,迷茫过兴奋过痛苦过绝望过当然也看到希望过,有时真的打算转身离开,冷静思索后又发现自已除了IT,别的一无所有,继续革命吧,不能坐着这山望着那山高,连公务员哥哥都不那么好过,想想别的也好不到哪里去。

这个社会怪现象怪问题越来越多,好人不一定有好报,努力了不一定成功,公车里小偷比乘客还多,城市里的形象工程泛滥成灾,房价药价价乱七八糟的物价都在往上猛涨,唯一不涨的是我们的工资,小区里抱小狗的人比抱小孩的人多,呵呵,面对这些我们笑笑就OK了,千万别太认真,否则会活得很累的。

回到IT业,这些年我一直苦苦思索,如何杀出一条血路?显而易见,目前还没有找到合适的答案,因为我还在路上,但有几点我算是真正悟到了,一点是我们不能象美国佬那样搞一个技术含量高的东东,比如系统软件,或高级一些的应用系统比如数据库系统,图像处理等等,原因主要有三:没有资金,没有耐心,没有管理。所以国内软件市场闹得热火朝天的其实都是一些不入流的行业应用软件,说得不好听就是一些MIS,当年曾经红遍大江南北给国人带了很多FACE的金山WPS,现在也只得靠政府救治,也渐渐地将精力投入到很LOW层次的行业应用,与国内的中小软件企业在竞争一些电子政务,移动办公之类的系统,吵得面红耳赤,真是失败啊。其它赚大钱的,比如盛大,百度,网易等等,说白了是搞服务的,但又有什么呢,赚到钱就好样的,这符合邓爷爷的猫鼠理论,我是很佩服陈天桥的,主要原因就是他发了财……

另一点是不能先有技术或产品再去创业开拓市场,那样风险会非常高,国内很多市场是不透明的,商务或市场的成本就好象一个黑洞,多少钱都不够烧,而且烧了不一定有效果,社会风气不好,腐败现象泛滥成灾,很多人靠山吃山,靠水吃水,把权的吃百姓,吃纳税人,拿手术刀的吃病人……呵呵,可能没这么严重,总之我想表达的意思是你最好先对某个市场有把握或已能拿下来,然后再先创业为这个市场开发产品,以市场为导向,这样风险低一些,弯路少走一些,我们必须明白,我们的产品不是在技术上有多创新多利害,门槛有多高,只有你能搞定,别人都做不了,我们的优势应是对产品所在的行业熟悉,对行业的业务模式与流程比别人先理解先搞通,就这么简单。

还有一点就是DOT NET的核心概念把软件当作是服务,从前或当前我们总喜欢吹捧自已的技术,好象C++的总比VB,DELPHI的要利害一些高级一些,在MICROSOFT的眼里这是可笑的,他们的目标就是要将我们变得一个只会套公式填空格的机器人,开发工具与技术变得越来越花里胡哨所见即所得,我们变得越来越依靠他们,没有他们我们就什么都做不了,我都不知这是好还是不好?微软的最终目标就是通过DOT NET控制数字经济的关键环节,真正控制数字经济的命脉,最终设计出对自己不断有利的游戏规则。每天用户拧开“数字水龙头”访问任何服务,就得付一部分钱给微软。我是不希望出现这种局面,但又不得不死心塌地地爱上微软以及他的产品与服务,既然我们赶不上也超不了人家,那也只有学习的份,未来的软件应不象现在一样到市场上去购买,有一张光盘一本说明书一个精美的包装盒,这是很传统的,按照MS的构想,软件将成为可以在网络上订阅使用的服务形式。人们设计、构造、实施、运作、集成和使用软件的方式都将透过网络完成,所以也就要按照使用这些服务的不同方式支付相应的费用。 这是一次机会,我们应可以做点什么。

今天就聊那么多,回来本文章的题目,有一些好玩的答案:(1)熊被企鹅吃光了; (2)熊没有办理南极的暂住证;(3)南极的房价以及医院收费太高,熊呆不下去;(4)鬼才知道南极为什么没有熊……
评估自定义损失函数在南极海冰预测中的效果,可以从以下几个方面进行: ### 1. 预测准确性指标 - **均方误差(MSE)**:计算预测值与真实值之间误差的平方的平均值。MSE 越小,说明预测值与真实值越接近,损失函数的效果越好。 ```python import torch def mse_loss(y_pred, y_true): return torch.mean((y_pred - y_true) ** 2) ``` - **平均绝对误差(MAE)**:计算预测值与真实值之间绝对误差的平均值。MAE 可以避免误差的正负抵消,更直观地反映预测的偏差程度。 ```python import torch def mae_loss(y_pred, y_true): return torch.mean(torch.abs(y_pred - y_true)) ``` - **交并比(IoU)**:用于衡量预测的海冰区域与真实海冰区域的重叠程度。IoU 越高,说明预测的海冰区域越准确。 ```python import torch def iou(y_pred, y_true): intersection = torch.sum(y_pred * y_true) union = torch.sum(y_pred) + torch.sum(y_true) - intersection return intersection / union ``` ### 2. 可视化评估 - **对比预测结果与真实情况**:将预测的海冰分布图像与真实的海冰分布图像进行对比,直观地观察预测的准确性。可以通过绘制图像、制作动画等方式进行展示。 - **观察海冰边界和细节**:重点关注海冰的边界和细节部分,评估损失函数是否能够准确地捕捉到这些信息。如果预测的海冰边界模糊或细节丢失,说明损失函数的效果可能不佳。 ### 3. 模型泛化能力评估 - **交叉验证**:将数据集划分为训练集和验证集,使用不同的划分方式进行多次训练和验证,观察模型在验证集上的性能。如果模型在验证集上的表现稳定且与训练集上的表现相近,说明损失函数有助于提高模型的泛化能力。 - **测试集评估**:使用独立的测试集对模型进行评估,测试集的数据应与训练集和验证集的数据相互独立。通过比较不同损失函数下模型在测试集上的性能,选择效果最佳的损失函数。 ### 4. 与传统损失函数对比 - **选择合适的传统损失函数**:如均方误差损失、交叉熵损失等,作为对比的基准。 - **对比实验**:在相同的数据集和模型架构下,分别使用自定义损失函数和传统损失函数进行训练和评估,比较两者的性能差异。如果自定义损失函数在各项评估指标上都优于传统损失函数,说明其效果更好。 ### 5. 物理意义评估 - **符合海冰物理特性**:检查损失函数是否考虑了海冰的物理特性,如冰的生长、融化规律,海冰的厚度、面积变化等。如果损失函数能够更好地反映这些物理特性,那么它在南极海冰预测中的效果可能更理想。 - **与物理模型一致性**:将预测结果与物理模型的模拟结果进行对比,评估损失函数是否能够使模型的预测结果与物理模型的模拟结果相符合。如果两者具有较高的一致性,说明损失函数具有较好的物理意义。
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