捣乱的

  最喜欢一些诚实的口吻,显得很简单就可以看明白。

  写了很久的文章了,自己觉得,不过大部分都是不能被人看的。于是也删了很多了。到现在写的东西仍然不满意。

  提到“捣乱”是因为总是忍不住想去博彩,觉得自己写的不够好又不甘心,于是开始作怪,就是写着写着突然失去状态就乱写开了。原则碎了一地,想怎样就怎样了。头痛,显得好幼稚的,还好没几个人看到。矛盾的是想让人看到,真被看到之后就觉得丢人了。

  觉得好不甘心呐,明明有货说不出来,旁边的没货的却那么博彩。虽然这种想法不是写东西的状态,应该是自己想写什么就去,不去在乎周围。原因还是想写的东西没成熟。

  有些捣乱习惯了,不怎么会写东西。想起本来就不怎么会写,一路成长过来应该可以有那么一些能抒发才对,想说的东西其实没有听众,就是在说一些自己的事,没有多少是对别人有用的,没有找到喜欢的群体。

  有找到一点严谨的态度,便是自己喜欢的环境。

  想写一篇好的技术文章的话已经好难了,大部分姿色浅浅却扣大帽子,小部分放低姿态写的却是因为自己职位高、可以不受环境影响。还是很感谢那“小部分”,不过更希望找到的是,那些平实说话的人,不在乎周围怎么看,就是把自己总结发现的东西说出来,知道对自己有用,知道大概也对周围人有用。

  只是当周围人用很少的内容扣一个很大的帽子的时候,发现那些老实写东西的人写的东西就没人看了。毕竟新手比较多,不能判断出来哪个才是真正有价值的,被误导了之后就不再去看那些朴实写的。没被看就不再写,这样环境就恶劣起来,被一些没多少内容的文章占满了。

  我倒是喜欢转载,我觉得创造东西的人也喜欢自己写的东西被转载,只是转载的时候要标记来源。有些人占为几有之后,也更进一步消灭了原创的热情。

  本来是靠环境约束的东西,环境乱套之后约束也没了,转载的同时有那么一部分人不尊重原稿。

  扰乱了之后那些做扰乱的人继续出来捣乱了,写一些没有内容的东西给不明白的人看。即使是很没用的内容也添进去凑篇幅最后冠上大帽子。

  有部分人也是在写简单的内容用一个很挑亮的标题,不过一看就是一些兴奋的新手,这种情况还是蛮让人欣慰的。都是过来人,知道解决一个问题之后涌出的愉悦,这种人会标明自己是新手,并且标明做的多么强大,对比起来就让人觉得有意思。也能确实帮助一些堵在同样通道上的人。这些人不算冠帽子的。冠帽子是那种站在高处乱写的人,先介绍自己多少年了,然后写了一大堆没用的东西。

  我也是捣乱人之一。

  也可以说不是,一些东西其实是有用的,只是用的人少,我把它夸大了一下。它确实有那么大,只是不是“夸大”的那种,讲道理我又讲不出来,就直接夸大了。想能引起点注意。结果,果然是没人注意到。

  其实是自己不擅长编坑,还是想写一些能用的东西,偶尔丢失想法,脾气不稳就乱写。我这种看上去蛮捣乱的,还是会写一些东西,尝试着能写好一些。

  有看很多文章,阅览速度很快了,毕竟对自己有用的内容一篇里找不到多少。一看技术文里逻辑比较绕就直接跳过去了。认为逻辑绕是因为写的人没吃透。或者说和我看问题的角度不一样,不赞同就不看了。

  不管是好的还是不赞同的,都还是有那么一份严谨的逻辑,即使再飘也没有飘出程序员的范围,还是个做技术的人。于是也就算了,能做的就是多找找,期望多找到一些更有用的。

  技术范围很多彩的,不用只看脚下的东西挤别人,一块朝远处走走,那里有更大的蛋糕。

  本来喜欢编程,是因为它自身有趣。

转载于:https://www.cnblogs.com/flangrean/p/7403830.html

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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