看问题的本质

本文回顾了作者在大学时期学习傅里叶级数的应用,惊叹于理论与实践的结合;在职业生涯中,赞赏前辈的优秀代码设计;并赞叹商业领袖如李想对行业本质的深刻理解。作者反思学习如何提升看问题的本质能力。

一、上大学时代的傅里叶级数

        在上大学的时候,学习了复变函数、高频信号处理,同时当时还学习了信号与系统这门课程。一门课程是纯数学课程,另外两门是通信工程专业基础课。当看到傅里叶级数、信号系统解释:高频信号是如何被变频到中高频并且通过一些电子器件所具有的乘积及多次方性,最终被应用到实际的高配电子电路中,我都被震惊到了。原来大学中的数学理论真正和我们实际的电子电路结合,指导实践,是多么的神奇,感觉自己像是发现事务的本质规律,或者觉得原来是这样呀!!!!那个时候非常开心,感觉自己发现了新大陆。

二、编程生涯的大神代码

        在我第二份工作中,因为项目中一开始大家都经验不足,就只能做一些领导要求的功能开发,从来没有过多的考虑设计问题,有没有扩展性、有没有可维护性、有没有可复用性等等。后来我们组引进了我们软件平台组的一位资深软件工程师,他不仅重构了我们以前的代码,同时对于我们软件的可维护性、可扩展性做了很大的改进。当我看到他的代码设计的时候,我很是惊讶,我当时看着代码就心里想:这个设计为什么这么合理、耦合性真低、框架写的真好、可维护性和可扩展性真好。不过后来因为团队内部管理的问题,他还是离开了队伍,去了更好、更高的平台,但是对于他的代码和设计,我每次都觉得好厉害,都有捶胸顿足的感觉。

三、商业大佬的透过问题看本质的能力

        最近又感冒,在家休息了4天,看了一些关于理想汽车CEO李想2020年的一份演讲视频,我全程非常仔细的看了一下他的演讲,其中对于业务的讲解、用户定位、运营管理等等都仔细听了。同时也联系了以前看到优米网之前采访刘强东的视频,他们对于他们所处的行业、行业存在那些问题、他们的核心是什么、解决了什么问题、自身公司的定位等等都有非常清晰的认识,或者有本质的透析,感觉大佬真的不是吹。

        最后就借用优米网创始人王利芬女生提问李想的问题:“李想,你是高中毕业没有读太多大学书。我们国家有很多的本科生、研究生甚至于博士生,它实际上最后训练的都是看问题的本质这样一个能力,所以我特别想知道你是通过什么渠道和什么样的场合,形成了这样一个能够一针见血看清问题本底值的能力?”,上述举例都是讲述我个人对于看问题的本质这样一个事情,希望自己能够慢慢培养自己这样一个能力。

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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