开心一刻:一个产品经理死了之后……

一个产品经理死后先后到了天堂和地狱,他用自己独特的工作方式给这两个地方带来了翻天覆地的变化,甚至改变了天堂和地狱的运行规则。
一个产品经理死后,和上帝喝茶,上帝认为他太啰嗦了,会打扰天堂的幽静,于是就把他打入了地狱。



 

 

 

 

 

 

 

刚过了一个星期,阎王就满头大汗找上门来说:“上帝呀,赶紧把他弄走吧”。

上帝问:“怎么回事?”



 

 

 

 

 

 

阎王说:“地狱的小鬼们都被他激活了,天天开站会,翻看板,谈WBS,编进度计划,搞挣值分析,做团队建设,搞干系人满意度。我说话都没人听,他还要我改组织架构,做变更流程,目标设定,地下工作者也要加强沟通,识别风险,让所有人满意。



 

 

 

 

 

 

上帝大怒:“让他上天堂,看我怎么收拾他”。

一个月后,阎王遇见上帝,问:“上帝,那个搞产品的人被您收拾得怎么样了? ”

上帝停住脚步,回答说:“你犯了三个错误,第一,你应该先说这个月的交付成果!第二,这个世界根本就没有上帝,只有客户才是上帝!第三,我没有时间和你闲谈,我要去更新产品计划。

查看原文:http://www.architecy.com/archives/388
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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