学习java最近阶段的感受

作为Java初学者,从迷茫到逐渐理解的过程,通过独立完成图书管理系统项目,提升了编程技能并增强了解决问题的能力。

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        现在,我们java学习的第一个阶段javase就算是学完了,在这段学习当中,不知道是因为讲的太快还是因为自己不够努力活着是因为自己反应能力有点慢,反正学的时候是有点乱,感觉好多都学的不够好,都学的不够好,最后这几天老师给我们留了一个大作业,做一个图书管理系统,虽然说不是很难,但是对于我们这些刚刚开始的学生来说,应该算是不简单的了吧,好多东西都考虑不全面,刚开始让做作业的时候,我是一点也不会,前几天我基本就什么都没做,就是没事干问啊什么的,就这样一点点的,弄了三四天,还是没什么进展,等过了几天以后,我突然感觉自己好像开窍了,感觉好像有一大部分东西自己都会做,然后就开始整天努力的做这个系统,当然了 ,毕竟很多知识都不是很懂,所以中间经常会出现这样那样的问题,而且很多问题都自己解决不了,因为自己平时英语就学的不是非常的好,很多错误自己都不认识,但是经常好多天的学习,好多错误看见了都是那么的眼熟,慢慢的自己也做了很多,等到老师检查的时候,自己基本也就做的差不多了,最后就这样坎坎坷坷的,终于算是完成了这个项目,虽然说不是非常的完善,里面漏洞百出,但是这毕竟是自己独立完整的完成的第一个项目,感觉自己还是非常有成就感的,并且在这几天做项目的过程中,觉得自己好像学到了很多只是,所以以后要继续这样好好学习,尤其是因为多多练习,这样才能够更好的学习;
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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