《高效程序员的45个习惯:敏捷开发修炼之道》读书笔记(二)

今天,终于看完了这本书,零零散散的时间加起来总共花了大约5h看完。好了,继续前面的读书笔记(一),来谈谈自己看了这本书之后的一些读书笔记。
从第五章到最后一章,在我之见,看完后体会最深的有以下几点:
其一,在用代码编程时,要遵循PIE原则(意图清楚而表达明确的编程,就叫PIE原则),也就是写代码要让团队其他人看后能看懂;
其二,代码不是写得越多越好,而是让它在看起来优雅与简单的基础上,实现与很多代码编写后同样的功能,这也是每一个程序员开发者所要努力与奋进的方向;
其三,在看到第七章敏捷调试的时候,印象最深的一句,是第七章的开头引言其中一句:真正的高手只是知道如何亡羊补牢,也就是程序出现了bug时,高手程序员总能够及时的采取有效的解决办法解决,而能力和经验不足的程序员会有种依赖性。要想成为编程高手,不仅要学会解决已经出现的问题,还要从未出现问题的代码中寻找问题并采取适当措施进行解决;
其四,团队精神很重要,每一次团队开发,都要珍惜并积极参与进去,积累开发经验,如果经验高或能力强,也要带动团队其他人一起进步成长,因为是一个团队,团队的意义是摒弃个人英雄主义,而是集体荣誉感,最终的体现是在团队开发出的产品交付并得到了上级肯定或者顾客的肯定,在那时候,每个团队成员才会深刻地感受到团队的精神与价值。
总之,笔者会在忙碌的生活中,抽取一定的时间,对关于编程开发的这些具有指导意义的书籍或技术加强的书籍等,会花时间与精力看并体会,而且,还会分享自己看完这本书后自己的一些读书笔记,借此,希望自己形成一个专业素养,最起码的表现就是阅读专业书籍,期待早日成为高级程序员,让我们一起共同进步吧!

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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