每天跟聪哥哥学点兵法之形篇

本文引用《孙子兵法》中的经典段落,探讨了战争中先为不可胜的策略,强调了善战者如何立于不败之地,并通过对比胜兵与败兵的策略,阐述了真正的善战者是如何在易胜的情况下取得胜利的。文章深入解析了古人的军事智慧,对于现代管理和决策同样具有启示意义。

据说一位老总就是靠此文一鸣惊人成为区域小有名气的的大亨。每天读读古文修身以养性。

《大学》中有真这么一句话:修身、齐家、治国、平天下。作为普通人的大多数应当以修身为本。

希望此文能给大家有益的启发。

原文如下:

         孙子曰:昔之善战者,先为不可胜,以待敌之可胜;不可胜在己,可胜在敌。故善战者,能为不可胜,不能使敌(之)〔必〕可胜。故曰:胜可知,而不可为。不可胜者,守也;可胜者,攻也。守则(不足)〔有余〕,攻则(有余)〔不足〕。善守者,藏于九地之下;善攻者,动于九天之上,故能自保而全胜也。
  
      见胜不过众人之所知,非善之善者也;战胜而天下曰善,非善之善者也。故举秋毫不为多力,见日月不为明目,闻雷霆不为聪耳。古之所谓善战者,胜于易胜者也。故善战者之胜也, 〔无奇胜〕,无智名,无勇功。故其战胜不忒,不忒者,其所措必胜,胜已败者也。故善战者,立于不败之地,而不失敌之败也。是故胜兵先胜而后求战,败兵先战而后求胜。善用兵者,修道而保法,故能为胜败之政。
  
       法:一曰度,二曰量,三曰数,四曰称,五曰胜。地生度,度生量,量生数,数生称,称生胜。故胜兵若以镒称铢;败兵若以铢称镒。〔称〕胜者之战民也,若决积水于千仞之者,形也。

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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