个人感想

技术成长与自我突破
博主回顾了一年的技术工作与学习,面对挑战勇于学习并主导多个项目。反思个人技术水平与目标,提出通过阅读书籍、实践与总结提升自我。分享博客写作经验,强调高质量内容的重要性,并表达了持续进步的决心。

       最近一个月忙着休假和换房子的事,让心里塞满了其他的事情,心理状态比较散,随着这些事情的基本告一段落,我想我还是将主要精力放在工作和学习上了。我稍微回顾一下今年的工作和学习情况,今年上半年还是做一个项目平台的配置管理模块的功能,下半年负责做一个基于hybrid混合开发模式的移动端页面设计器以及使用此设计器开发一个审批APP,下半年的工作对于我来说是有挑战性的:业务平台,页面设计器,消息中间件,服务接口以及客户端的页面调试都由我来主导开发,期间遇到过很多问题,让我学习了很多,最后,这个试验性的快速开发模式和工具还是上线使用了,这是令我很欣慰的。
      我自己坦白来说,技术上水平还是不够,离高水平还是有很大差距,在算法和数据结构上能力确实薄弱。我一直在摸索一个适合自己的学习方法,我这样来说吧,可以和牛人比较,肯定差距很大,但不要气馁和灰心丧气,而要将此作为动力。当然也不能好高骛远,还是要找准自己的兴趣点,一步一步地学习。我在微博上关注了很多技术牛人,有比我年轻的,有比我年长的,其实,只要想进步和想学习,什么时候学习,跟谁学习,这都不是问题,关键在于心态。在微博上转发了很多技术博文,也看了很多博文后,我认为还是先找本适合自己的书阅读,做笔记,做练习,自己总结和写博客。原因在于你看各种各样的博文,有的是浅尝辄止,有的又特别深入,看得是深浅不一,知识的吸收就犹如呼吸一般深一口浅一口的,会很难受,最后估计什么都没印象了。等自己对某个领域的知识体系和架构在脑子中形成了,再去有选择性的看别人的博文,这样才会更好的吸收和巩固自己的知识。
       截止今天,已经写了224篇博客(http://zhangzhaoaaa.iteye.com),2014年的技术博客已经记录了86篇,原创有43篇,转载43篇,转载的文章我基本上都编码实践过,总访问量也过了10万,自己的博文也会被一些网站收录(虽然未经同意,大部分都贴了链接,些许未贴)。我也有了自己的博客站点(www.zeromike.net)。我看了下博文的访问情况,访问量高的基本上是实战性高的代码博文,比如在什么场景下,什么需求下,我写了如下的代码。我会继续努力的。
       我认为不用和别人比什么,能和过去的自己比有进步就已经算是进步了,能够战胜自己还怕战胜不了别人吗?(口气有点大,要给自己自信嘛)人,一定要有坚定的信念。这是很难的一件事,希望自己还能坚持下去。

 

原文链接:http://www.zeromike.net/?p=68

原文作者:zeromike

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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