每天跟聪哥哥学点兵法之势篇

《孙子兵法》势篇强调了在战争中利用形势的重要性,通过对比治众如治寡、斗众如斗寡等策略,阐述了如何在军事行动中创造并利用优势。文章深入解析了奇正、虚实的概念,以及如何通过形名、分数来实现对敌人的有效打击。

《孙子兵法》中的势篇历来唯兵家所重。在当今对很多企业家富有很大的启示意义。

所以我今天将其分享出去,与大家共读此好文,感受传统文化的力量。

原文如下:

孙子曰:凡治众如治寡,分数是也;斗众如斗寡,形名是也;三军之众,可使必受敌而无败者,奇正是也;兵之所加,如以碫投卵者,虚实是也。

凡战者,以正合,以奇胜。故善出奇者,无穷如天地,不竭如江海。终而复始,日月是也。死而更生,四时是也。声不过五,五声之变,不可胜听也;色不过五,五色之变,不可胜观也;味不过五,五味之变,不可胜尝也;战势不过奇正,奇正之变,不可胜穷也。奇正相生,如循环之无端,孰能穷之哉!

激水之疾,至于漂石者,势也;鸷鸟之疾,至于毁折者,节也。故善战者,其势险,其节短。势如彍弩,节如发机。纷纷纭纭,斗乱而不可乱;浑浑沌沌,形圆而不可败。乱生于治,怯生于勇,弱生于强。治乱,数也;勇怯,势也;强弱,形也。

故善动敌者,形之,敌必从之;予之,敌必取之。以利动之,以卒待之。故善战者,求之于势,不责于人故能择人而任势。任势者,其战人也,如转木石。木石之性,安则静,危则动,方则止,圆则行。

故善战人之势,如转圆石于千仞之山者,势也。 

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: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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