程序员的宿命

国内程序开发比较苦,缺乏基础软件积累,多在应用层编程。应用层分项目开发和产品开发,项目开发依赖客户关系,程序员易成炮灰;产品开发在互联网公司火爆,但需求变化快,程序员疲于奔命。

 

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后记:文章中描述的场景,大家或多或少都有所经历吧?

如果你没有经历过,恭喜你,你实在是太幸福了。

说实话在国内做程序开发是比较苦逼的,我们没有基础软件(如操作系统,数据库,编程语言,中间件,编译器)的积累,也就没有机会在这些行业深度挖掘,大家基本上都是在应用层进行编程。

在这个应用层面又分为两类,一类是项目开发,一类是产品开发。其中项目开发首先得能把项目给拿过来,然后才能谈得上开发,这就非常依赖客户关系,甲方就会很强势,一旦出现重大需求问题,程序员就会变成炮灰。

产品开发现在在互联网公司比较火爆,但是大部分互联网公司都是在拼命奔跑,快速开发产品,快速推向市场,需求变化更快,这就苦了程序员了,在其中疲于奔命。

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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