大学断代史(二)——生活,不是那样简单

本文讲述了作者在大学期间的生活经历,包括逃课、沉迷小说和电影,导致挂科,以及后来为了生活被迫去做民工的经历。通过这段经历,作者深刻认识到生活的不易,并从中学会了面对困境。文章描述了作者在工地上艰苦工作的日子,以及对家庭的思念,最终明白知识可以改变命运。

大学断代史(二)——生活,不是那样简单

/周英明

The minute you think of giving upthink of the reason why you held on long

——当你想要放弃的时候,想想当初为什么坚持走到了这里

生活也许会给你开个天大的玩笑,曾经你所苦苦坚持的到后来却是一无所获;而所厌倦的却是主宰你走向终点的伴曲。时间在不经意间跨过了几乎我整整两年的青春,大二的整整一年里我依旧还是那样:逃课、看小说、看电影,已然没有意识到生活的窘迫,在这样堕落的年华里最终免不了挂科的节奏,终于还是把《大学物理》和《概率统计》给come over了。对身边的事物失去了知觉与兴趣,每次依旧理直气壮的打电话给父母要钱,依旧还是和朋友在酒桌上买醉,用醇香的味觉刺激着麻木的神经。

生活的节奏迫使我急切的需要钱,曾羡慕那些在大学里自给自足的学长学姐,也想着或许自己也能,殊不知对于一个混迹了大学两年却一无所获的青年来说这是多么残酷的事实,由于没有技术没有能力只能跟着家里的堂哥去工地里当民工。我曾不敢相信那样弱小的身子却也能在工地里整整做了一个寒假的苦工。每天可以再很早就起床到工地里做钢筋工,夜深十一点以后才回租房里睡觉,这段时间里让我想起了再大学里的生活是多么的美好与安逸,瘦小的身躯可以扛着重达几十斤的钢筋。在那里让我第一次接触到了社会的弱肉强食,我可以看到那些将近60多岁的人为生计而而奔走于工地的老人,这本该是享受天伦之乐的年轮,却还是……

很幸运,着这里让我懂得了生活的残酷,让我看清了自己的本质。我可以每天不断的听工友们指着我说,“你看这就是大学生……”。我不知道自己当时的尴尬与憋屈是要往何处而放,还有刻意安慰说“其实我很佩服你,一介大学也能来吃这样的苦,将来必成大器……”所谓云云,他们不知道的是我内心深处的哀嚎与痛苦。

家乡的冬天虽说比不上北方的寒冷,却也寒风簌簌,充斥着我单薄的身躯,由于从家里来的时候只穿了一件衬衫,虽说也带了不少衣物,却舍不得穿着它去工地里干活,生怕把衣服弄破弄脏,冬天的夜晚是那么的寒冷,可是为了生活我还是每晚都去加班,那段岁月里也许是我此生 过得最充实最最苦楚的日子。现在想来真的不知道是什么支撑这我走完那个寒冷的冬天。加之从未做过这样的重活,每晚回来可以清楚看到手上、脚上磨起了不少水泡与手茧,痛的可以忘却一切。这我第一次没有回家过年,在城里可以看到家家户户欢欢喜喜的团聚在一起吃个年夜饭,而我却孤身一人独处外地。

快要开学了,我也拿着自己挣取的第一笔钱财虽说不多却也是我认为的一笔丰厚的补偿,可以想象一个刚从大学里出来的学生是怎样的熬过了工地的苦工生涯,可以想象离开工地那一刻的我是有多么的黑。我都不敢相信自己还是的大学生,还是个上个月只知道吃喝玩乐、只知道酒桌买醉的青年。这一年,我十九岁,这一年也让我懂得了生活的不易。这一年里让我学会了坦然面对一切自己无法改变的处境。也许你的出生就口衔金子,不用为生活所累。也许你的出生就失去了父母,也许你的出生就意味着残缺,也许……我不得不承认世界确实不公平,我至少我还有爱我的父母和亲人。也许上天将你人生的起点设的比别人低是想要你用双倍甚至更多的奋斗来冲击你人生的巅峰,是要你比别人懂得生活的不易。这一年里让我突然懂得了什么,却又说不出口也许是冥冥之中小时候的预见吧,重拾童年的誓言。让我懂得了知识真的可以改变命运。

你的人生是你自己的,你怎么活是你自己可以决定的,虽然有时候并不见得所有的决定都是对的,但是感慨可以,永远不要把时间浪费在过去的事情上,选择什么样的生活都是自己来过的。

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)**:适合处理序列数据,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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