大学断代史(序)——开篇

大学断代史(序)——开篇

/周英明

对于自己的青春和大学很早就已经想要写篇文章来祭奠了,可由于种种原因,未能实现。想了很久,还是把自己所走过的、路过的用文字给记录下来,至于怎样组织语言,对于我这个工科生来说智商实着捉急,以致于每次同学聚会,我都是被攻击和嘲讽的对象。至于为何取名字于《大学断代史》,这得从我的经历来说起。从小我就没有想过终有一天我也能问鼎大学这座神圣的殿堂,在90后或00后或是更多的人看来,这不算得什么,尤其在现在看来,上大学是那么的轻松加愉快,又有何难度可言。可对于出生于农村的我来说,这样的事情确是那么的高不可攀、遥不可及,曾经想象着若有一天我真有幸能上大学,瘦小的脸蛋总是充满渴望的求知欲、小小的内心总是扑通扑通的跳个不停。可是……我知道:那对于我来说,是绝对不可能实现的……看着别人家和自己同龄的小孩在父母的拥护下迈入学校开始求学,我却只能每天跟着姐姐一起去放牛,我不知道那样的生活可以维持多久,自小5岁开始就跟着姐姐一起去看守那七八只牛,有时候因为太小,不能把那水牛怎么样,而哭的一塌涂地(现在想想自己所走过的,确实比同龄人早早面对了社会,每当想起这事,我眼睛就那么不争气的往下掉,打湿了双眼),在现在的人看来,这是更本不可能做到的,而我却真实地经历过。

我曾多次在父母面前提起今天哪个叔叔家的弟弟去又去上学了,明天哪个哥哥家的小侄又要送去学校了。父亲从来没有回答过我这样傻瓜式的问题,总是抽着那根旱烟深沉得让我害怕、一语不发。后来到了6岁,又是新的一年开学了,我再次和父亲提起过这个事情,父亲只是深深的“嗯”了一声,就这样,每天依旧和姐姐一起去放牛,看着别人家的孩子和小着自己的,都已经步入学校这座圣殿,我曾偷偷哭泣过不止一次。后来我的表哥,也就是我的启蒙老师来和父亲说,“表弟这个年纪很适合上学,错过了这个机会,就很难……”,从他们的谈吐中,我渐渐知知道了自己不能上学的原因,因为我是“黑人”,没有户口,什么都没有。也注定了今生只能向他一样做个普通得不能再普通的农民(注:并不是我看不起农民,我很敬重农民,因为我也是农民,是从大山里走出来的子民,这并不影响我的求知欲以及今后的工作生活,虽说当今是个拼爹的年代或是拼干爹的时代。但我不曾为自己的身世而自卑或苦恼;而恰恰相反,因为如果此生不能上学,我就注定是个文盲是个只知道起早贪黑,脸朝黄土背朝天的辛苦耕种的人,就不能实现我此生的抱负)。事情却如我所愿,在老师和父亲的相互努力下,我终于可以如愿以偿的去上学,去学校的第一天,我是多么的高兴是那样的兴奋和激动。以至于我傻傻的许下了此生我不可能实现的若言……(因为誓言的天真和实现的难度就不在述)也导致于今天一直在努力和奋斗追寻……

在后来的求学习过程中,因为户口的原因,致使我一度很自卑,也是因为户口的原因导致我内心很封闭,很内向。后来的后来,每当学校要求拿户口填写档案的事情,我总是不知所言,甚至在别人面前不想叫自己的父亲一声“爸”(现在想想那时的自己真的是太过分、太残忍了,真想狠狠直抽自己几个巴掌)。一致我和仪心的高中差点失之交臂(因为没有户口填不了学籍档案,学校就没法给我发录取通知书)。这次我又开始恐惧了……后来在询问下,父亲和我拿着成绩单去学校,他们给我登记了入学手续在在后来快高考的时候,我的户口终于有着落了。

在大学里,我曾做过太多的傻事,有做过工地民工、有当过餐厅服务员、有被亲人骗去做过传销、有在学校参加过老师的项目、有自己接过得项目【正在进行着】、有合伙创业过【正在进行着】。种种心酸与苦楚,或许也是这些,成就了我现在的淡然面对自己不曾直视的过往。现在大四了,要面临着找工作还有以前的一切,未知与迷茫……所以我就给它去了个名叫《大学断代史》。

大学,曾我从不敢想象的神圣的天堂,我怕万一一脚步入这样的天堂圣殿,就会给她带来不可亵渎的玷污,增加她的污浊。

希望我的经历能够给更多的人带来帮助或解答

关于大学四年的所有学习的,还有警戒学弟学妹不要误入歧途的,每晚一更,希望大家给个关注。

致敬!

谢谢!

——于2014年9月21日

以下是一些训练宋朝文献断代模型可能用到的方法和技术: ### 数据收集与预处理 - **数据收集**:收集大量宋朝及其他朝代的文献数据。可以从古籍数据库、图书馆馆藏等渠道获取。例如《全宋文》《全宋诗》等大型文献汇编是很好的数据来源。 - **数据清洗**:去除文献中的噪声,如标点符号、特殊字符等。对于一些异体字、通假字进行统一转换。 - **标注**:为每篇文献标注所属朝代,作为模型训练的标签。 ### 特征提取 - **词汇特征**:统计文献中特定词汇的出现频率。例如,宋朝有一些独特的官职名称、文化术语等,可以将这些词汇作为特征。 - **语法特征**:分析文献的语法结构,如句子长度、句式等。不同朝代的文献在语法上可能存在一定差异。 - **语义特征**:使用词向量技术(如Word2Vec、GloVe等)将文献中的词汇转换为向量表示,从而捕捉词汇之间的语义关系。 ### 模型选择与训练 - **机器学习模型** - **朴素贝叶斯分类器**:基于贝叶斯定理,通过计算文献属于不同朝代的概率来进行分类。它的优点是简单、训练速度快。 - **支持向量机(SVM)**:寻找一个最优的超平面,将不同朝代的文献分隔开。可以处理高维数据,并且在小数据集上表现较好。 - **随机森林**:由多个决策树组成的集成学习模型,通过对多个决策树的结果进行综合来进行分类。具有较好的泛化能力。 - **深度学习模型** - **卷积神经网络(CNN)**:可以自动提取文献中的局部特征,通过卷积层和池化层对特征进行筛选和压缩。 - **循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM、GRU)**:适合处理列数据,能够捕捉文献中的上下文信息。 - **Transformer模型**:利用自注意力机制,能够更好地捕捉长距离依赖关系,在自然语言处理任务中取得了很好的效果。 ### 模型评估与优化 - **评估指标**:使用准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的性能。 - **优化方法**:采用交叉验证、网格搜索等方法来调整模型的超参数,提高模型的性能。 以下是一个简单的使用Python和Scikit-learn库实现朴素贝叶斯分类器的示例代码: ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 假设documents是文献文本列表,labels是对应的朝代标签列表 documents = ["文献1内容", "文献2内容", ...] labels = ["宋朝", "唐朝", ...] # 数据划分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(documents, labels, test_size=0.2, random_state=42) # 特征提取 vectorizer = CountVectorizer() X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_vec = vectorizer.transform(X_test) # 模型训练 model = MultinomialNB() model.fit(X_train_vec, y_train) # 模型预测 y_pred = model.predict(X_test_vec) # 模型评估 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"模型准确率: {accuracy}") ```
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