我的第一篇博客------第一个上班日的前夜之程序员之路

初入职场的凄凉与成长
毕业三个月后,作者带着大学的单纯与梦想踏入社会,遭遇了生活与期望之间的巨大落差。从西安到南京,面对实习补助的缩水、经济压力与社会现实的冲击,一群刚毕业的同学相互扶持,共同度过这段艰难时期。文章记录了作者从期待到失落的心理变化,以及对未来的不确定感。

毕业已有3个月,在此期间,对于刚出道的我来说,多半的感觉还是凄凉无助,生活坠入了人生中的第一个低谷,毕竟现实就是现实。

7月来到曾经面试过的城市-----西安。带着大学里的单纯,幼稚,及迫切想到工作的心境。然后,往往快乐的背后总会暗藏着狂风暴雨,原本以前公司所谓的给我们实习生的一千块钱的补助变为三百,还勉为其难的告诉我们说,就这还是公司集资给我们凑起来的,真的好笑,来到这个陌生的城市,身上只有几百块钱的我,感觉到了一种凄凉,一种无助,第一次在社会这个真实的面孔下,被迫去南京学习日语。其实么,说白了还是经济的问题。也许对于现在的家庭而言,大家都觉得这两钱不算什么,可是对于我这个从农村出来,家里有4个孩子的家庭,仅仅靠种地生存的父母亲,确实已经够辛苦的了。到了南京,我们总共4个刚毕业同学,互帮互助,就这样勉勉强强的扛过了这3个月。明天是我从南京回来第一次去公司报道的日子,心里不知道为什么失去以前那种期待,似乎也失去了感觉。所以在这个没有感觉的夜,虽然写了自己第一篇博客,但是我知道没有写出自己的心声。

 

 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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