山水与情绪

山水与情绪

山水的三种境界:
山是山,水是水;
山非山,水非水;
山亦山,水亦水。
 
诗:
莫言下岭便无难,赚得行人空喜欢。
正入万山圈子里,一山放出一山拦。
——宋,杨万里

诗解说:
下山的时候很轻松,感到欢喜。这是“山是山”的境界,第一重境界。
虽然是下山,但“正入万山圈子里,一山放出一山栏”,前面还有不知几座山呢,顿时那股高兴的劲儿没了。这是“山非山”的境界,第二重境界。
前面还有山是没错,但下山轻松,不比上山艰辛,感到高兴也是应该的。这是“山亦山”的境界,第三重境界。

“山水”解说:

“山是山,水是水”:笼统的概念,“正”
山就是山啊,水就是水啊:最初的概念输入。

“山非山,水非水”:接触本质,“反”
山不过是一堆石头土块,石堆、土堆也是山吗?
水遇冷而凝结成冰,冰遇热而熔化成水。水是冰吗?冰是水吗?

“山亦山,水亦水”:统一本质与表象,“合”
虽然石堆、土堆也分别由石头、土组成,但山与土堆还是不同:有的不是很高,只是一般的山;有的高不可攀;有的高耸入云,山顶常年积雪……山还是山。
水与冰的化学成分相同,但分子的排列不同,表现出来的物理性质也不同,如水是液态而冰是固态等。所以,水还是水。
 
如果把“山”看成人生历程中的经历与挑战,人生其实就是在万山中。

山水变迁:情绪反应
为什么?
原来如此
本来如此

从“山是山,水是水”到“山非山,水非水”,是“为什么”的过渡阶段。这个过渡阶段是对原来认知的质疑、反思:前面还有山拦着,下山有什么好高兴的。
而到了“山非山,水非水”的状态,质疑、反思的思维已成常态,思考问题、看待人事时带有“反”的色彩,同时也更接近本质:一直在山里呢,有什么好高兴的呢。此时的感情基调,很像拨开重重迷雾,见到事实真相时的“原来如此”,充满了惊讶。
再上升到“山亦山,水亦水”的阶段,不仅肯定了第一重“正”,也肯定了第二重“反”:既肯定了一直在山里,同时也肯定了下山比上山轻松,值得高兴。此时的心境,是一种“本来如此”的平静。

认知的基本规律,也正是这样一个“正反合”的过程。一个问题,就是在这些“正反合”的过程中,怎样面对情绪反应,怎样解决每一次蜕变对思想的冲击。
在现实中,“正”与“反”总是遇到。

“正”总是像我们被告知的那样,先入为主,或者由“已知”在我们的头脑中填补“未知”的印象,使我们在新的情形中不知不觉就以主观代替了客观,发现不一致时就感到困惑,甚至遭受挫折,失败,被实际情况无情的打击。
 
这些主动、被动的质疑、反思不可避免,遇到挫折、打击、伤痛也是经常,带给我们紧张、焦虑甚至恐惧、哀伤,向我们提出的一个挑战,就是如何面对所有种种悲伤。

然而正是经由这些伤痛,挫折,不断提升,成为一个成长的人。每次蜕变,也未必只有伤痛,更有新生的喜悦,更高的视角,更圆满的智慧,更稳健的心态。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法创新点。1.1研究背景意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展实践应用。1.3研究方法创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBootVue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及前端的交互机制。2.3SpringBootVue的整合应用探讨SpringBootVue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测预测维护、交通流量预测智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新迭代模型,以适应数据分布的变化。
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