忠犬八公——我们是不是也在等待一个回不来的人

《忠犬八公》讲述了一段关于忠诚、陪伴与等待的感人故事。影片中,八公与教授帕克之间的深厚情感,让人深思人与宠物之间的情感纽带。电影不仅展现了八公的忠诚,更触及了人类内心的柔软之处,让人思考生命中那些值得等待却永远回不来的人。

That you should never forget anyone that you loved.在这里插入图片描述
看完了忠犬八公,我的内心真的久久不能平静。这部电影真的让我十分的难过,因为他让我想到了曾经的我自己。八公被帕克从火车站捡来,他的妻子并不同意留养。但是我想这就是命运最美的地方吧,他将两个本该毫无关系的人牵连在了一起。当妻子看到自己的丈夫和这个狗愉快的玩耍的时候,本来一直想将狗送出去的她,也收起了这样的念头。我想这只狗比然和教授有了深深的羁绊吧,每天早上和教授一起去乘火车,每天晚上当教授回来的时候坐在火车站门口等待。这是何等的忠诚不是吗。而我从这部电影中看到的不仅仅是一只狗的忠诚。我想还有彼此的陪伴吧。我们一生都应该会有这样的一个人,我们一直在等,但是永远也等不回来。有的时候我会想,我们到底在坚持什么呢。明明知道已经失去,但是为什么还是在等待。我也不知道为什么,可能就是内心的那一份小倔强。也可能就是内心里的那份柔软,告诉自己我想你。即使全世界都告诉我你已离去,但是我还是傻傻地等待着你。对吗。在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
他不会再回来了。在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这部电影,很揪心。

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研员及工程技术员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值