前端Web3开发者的出路——财富密码

本文讨论了在当前竞争激烈的IT市场中,如何以低价获取完整商城系统的开发(App+Web+服务端),强调筛选项目的重要性,避免涉及非法领域。作者分享了接单途径如猪八戒、熟人介绍、公司合作以及寻找靠谱团队的方法,并提醒警惕诈骗和押金骗局。

当下业内非常卷,一套完整的商城系统,App+web+服务端2000块不到就搞定。存粹传统的web外包不好接,虽然dapp现在的开发者也逐渐多起来了,但是相对于传统的app或者web项目,还是有一定的优势的。但是要注意对项目的筛选,价格再高也不能丢了自己作为良好市民的底线,拒绝一切与黄赌毒有关系的项目,拒绝诈骗类项目,合理规避风险和不能跨越道德和法律的底线。
好的,那么问题来了,去哪里接单?需要注意点什么呢?

1、猪八戒、coding等平台。注意:狼多肉少,价格很卷,初期没有梳理好项目方需求的话,后期可能会修改半年都不一定能够结项。
2、熟人介绍。注意:你得有这方面需求的朋友,而且信得过,毕竟做完项目不给钱的很多。
3、公司合作。注意:入职的时候了解公司的背景,别被骗去缅bei了。
4、找个靠谱的团队一起合作。没有回不了款的风险,稳定来源,这是最理想的方式,但是需要点运气。注意:叫你给押金或者会费的都是骗人的,不要信。

财富密码——与靠谱团队合作

既然立了贴,肯定是希望帮到各位的。如果想加入一个靠谱的团队,可以私信我,深耕技术多年,也积累了点人脉,可以帮你推荐一下。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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