丢弃的日子(转载)

很多人认为自己的一生庸庸碌碌,生活中的很多日子易被遗忘。拥有丰富记忆的人生命更长久,现代人缺乏咀嚼生活的能力。应珍惜记忆,像收藏生命一样收藏过去的日子,年老时记忆能温暖人生。

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    问你对自己这一生的评价,十有八九的人会摇头说:庸庸碌碌,平淡如水,他们蹙着眉努力地回忆几十年来走过的路,能想起来的,或者说认为有意义的当属凤毛麟角。更多的日子犹如用过的纸巾,被弃之敝屣。

    就像很多人习惯把电话号码,朋友的地址记在随手拿来的纸片上。这些纸片很容易丢失,生活中的很多的日子也随之在我们的记忆中消失了。

  有时候,丢失的日子好像被压缩了的生命,拥有丰富记忆的人往往比那些容易忘却的人有更久的生命。这样说或许有点绝对,但是在某种程度上,生命不正是埋藏在记忆的矿藏吗?

  对生活感觉粗粝的人,常常把十天当一天过。他们奢侈地享用生命,一分一秒在看似喧哗的觥筹交错中,在麻木不仁的迟钝中如水而逝。那些感觉敏锐珍惜记忆的人,总是吝啬地抽取生活的纸巾,尽情地享用,细细地品味,他们的记忆凝成金砂积淀在岁月遥河底,留待老年时从头检阅。

  其实,细想一下,生活中的每一天并不是想象中的简单,那样微不足道。试着一分钟一分钟地回忆自己的任何一天,回忆一下所遇见的人,说过的话,头脑中一闪而过的思想,领略过的景致,还有自己和他们细小的行为,心态,--当你把所有的这些仔细地记录下来后,完整地重现了来,起码能写一本书来。

  现代人已经鲜有日记了。没有空闲时间并不是理由,真正的理由是很多现代人已经不具备咀嚼生活的能力和体验生活的耐性。匆匆忙忙让生活不再从容,让情感不再清澄。所以,特别敬佩那些在忙碌完一天后,坐在灯下安静地整理思绪的人。他们俯拾过去的日子,悉心地收藏,犹如收藏自己的生命。

  这些年轻的日子仿佛定期储蓄,等到你年老的时候来享用。年老时,你不再能疾步如飞,可记忆中分明出现在原野上奔跑如风的画面,这个画面或许和爱情有关,还牵扯出一段心灵深处的隐私情感,这些情感是温暖你枯涩老年的炉火。年老时,你也许功成名就,可你依然眷恋辛苦走来的一路艰辛,那些平常的日子就造就了现在的你,你对苦难的珍视胜过一切,它们让你的老年丰沛无比......

    每一缕记忆的游丝都和一段故事和心绪牵在一起,请留住它,犹如挽留住年轻的生命和美好的瞬间,也挽留住了从指间流逝的日子。

   因为你曾活在世上,因为你曾幸福地活着。

### 随机丢弃的实现方法及算法 随机丢弃(Random Dropout)是一种通过概率机制决定是否丢弃某些数据点或事件的技术,广泛应用于机器学习、信号处理以及网络通信等领域。其核心思想是根据预设的概率分布随机选择需要丢弃的数据点,从而减少冗余信息或优化系统性能。 #### 1. 随机丢弃的基本原理 随机丢弃通常依赖于伪随机数生成器(PRG),通过生成一个介于 [0, 1] 的随机数并与设定的丢弃概率进行比较来决定是否丢弃当前数据点。例如,如果设定的丢弃概率为 \( p \),则对于每个数据点,生成一个随机数 \( r \in [0, 1] \)。若 \( r < p \),则丢弃该数据点;否则保留[^1]。 ```python import random def random_dropout(data, dropout_rate): """ 实现随机丢弃算法。 参数: data (list): 输入数据列表。 dropout_rate (float): 丢弃概率,范围为 [0, 1]。 返回: list: 经过随机丢弃后的数据列表。 """ result = [] for item in data: if random.random() >= dropout_rate: # 随机生成 [0, 1) 范围内的数 result.append(item) return result ``` #### 2. 随机丢弃的应用场景 - **机器学习中的正则化**:在神经网络训练中,随机丢弃某些神经元可以防止模型过拟合。这是通过在每次前向传播时以一定概率临时移除部分神经元及其连接实现的[^2]。 - **信号处理中的噪声抑制**:在 ADC 采样中,可以通过随机丢弃某些异常值来减少突变对系统的影响[^3]。 - **网络通信中的流量控制**:在高负载情况下,随机丢弃部分数据包可以缓解网络拥塞。 #### 3. 随机丢弃的优缺点 - **优点**: - 减少冗余信息,优化系统性能。 - 提高模型的泛化能力,降低过拟合风险。 - 对异常值具有一定的鲁棒性。 - **缺点**: - 可能丢失重要信息,尤其是在低信噪比环境下。 - 需要合理设置丢弃概率,否则可能导致性能下降。 #### 4. 示例代码:基于递推平均滤波的随机丢弃 以下代码展示了如何结合递推平均滤波与随机丢弃,以提高系统的抗干扰能力。 ```c u16 Get_Adc_With_Dropout(u8 ch, u8 times, float dropout_rate) { u32 temp_val = 0; u8 count = 0; // 有效采样次数计数器 for (u8 t = 0; t < times; t++) { if ((float)rand() / RAND_MAX >= dropout_rate) { // 随机丢弃判断 temp_val += get_ad(ch); // 累加ADC采样值 count++; } delay_ms(5); // 采样间隔 } return count > 0 ? temp_val / count : 0; // 防止除零错误 } ``` ### 注意事项 - 随机丢弃的概率应根据具体应用场景调整,过高或过低都可能影响系统性能。 - 在资源受限的嵌入式系统中,需注意随机数生成器的效率和内存占用问题。
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