《纪四》诗词对

本文通过对多首古诗词的赏析,展示了古代文人的思想情感与生活状态,同时融入了作者的个人创作,展现了传统文学的魅力。

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梅映雪:

《临江仙》

天涯孤旅只一人,四季日夜连晨昏,秋霜如风雨似针。长夜独行久,庭院几许深。

忍看邻家天伦暖,遥闻欢颜笑语声,生非命薄却如今。梦醒人不见,泪眼映孤灯。

(同是天涯沦落人,相逢何必曾相识?)

《醉花阴》

故道何人曾邂逅,还梦携红袖。世事剪鲛绡,更见风飘,一句衫寒透。

流年泛处无交旧,花落灰心久。应待别烟萝,暗解长河,再唱抛红豆。

(这让人想起苏轼的《江城子·别徐州》:天涯流落思无穷。 既相逢,却匆匆。 携手佳人,和泪折残红。为问东风余如许?春纵在,与谁同? 隋堤三月水溶溶。 背归鸿,去吴中。 回首彭城,清泗与淮通。 欲寄相思千点泪,流不到,楚江东)

不思量 除是铁心肠 铁心肠 犹如泪滴千行

美人图今夜挂昭阳 我哪里供养 便是我高烧银烛照红妆

(这让人想起陆游的《钗头凤》;红稣手, 黄腾酒,满城春色宫墙柳。 东风恶, 欢情薄。 一杯愁绪, 几年离索。 错、错、错。春如旧, 人空瘦,泪痕红浥鲛绡透。 桃花落, 闲池阁, 山盟虽在, 锦书难托。 莫、莫、莫)

翻山过木桥,柳树村边绕。门前独一树,梅花枝头俏。

(可惜,这样闲云野鹤般的生活是一种无奈啊!这让人想起陆游《卜算子·咏梅》:驿外断桥边,寂寞开无主。已是黄昏独自愁,更著风和雨。 无意苦争春,一任群芳妒。零落成泥碾作尘,只有香如故。 )

梅雨纷纷行无路,海内知己无舟渡。泉深水冷人无语,惨向天涯何处诉。

(这让人想起孟浩然的《留别王维》:寂寂竟何待,朝朝空自归。欲寻芳草去,惜于故人违。当路谁相假?知音世所稀。只应守寂寞,还掩故园扉)

西山烟柳仍怨 胭脂老宅难安 冤 冤 冤

(可怜一个才女啊!真让人想起关汉卿《窦娥冤·滚绣球》:为善的受贫穷更命短,造恶的享富贵又寿延。天地也,做得个怕硬欺软,却原来也这般顺水推船。地也,你不分好歹何为地;天也,你错勘贤愚枉做天!)

崔玉言:



胭脂为脸月为肌 未赴春风二月期 片片蝶衣轻 点点猩红小

道是天公不惜花 百种千媚巧 燕子欲归寒食尽 梅花开在柳树沟



对联:

纪晓岚:天上月圆 地上月半 月月月圆逢月半

崔玉言:今年年尾 明年年头 年年年尾接年头

纪:坐北朝南吃西瓜 皮朝东甩

崔:思前想后读左传 页往右翻

崔:东典当 西典当 东西典当典东西

纪:春读书 秋读书 春秋读书读春秋

崔:一生二 二生三 三生万物

纪:地法天 天法道 道法自然

崔:十年河东 十年河西 切莫放年华虚度

纪:一脚门里 一脚门外 可晓得脚步留神

纪:上钩为老 下钩为考 老考为童生 童生考到老

崔:一人是大 二人是天 一人大过天 天大是人情

数尺地方 可国可家可天下

千秋人物 有贤有愚有神仙

花深深 柳阴阴 听何处笙歌且凉凉去

风淡淡 月滟滟 数城中更点好急急归

无多事 无费事 庶几无事

不殉情 不矫情 乃得有情

是是非非 非非是是 是非不分

正正反反 反反正正 正反一样

云锁高山 哪个尖峰得出

日穿漏壁 这条光棍难拿



双手推开窗前月 一石击破水中天

从容只是愁风起 眷恋常须向日西

 

 

一骑红尘妃子笑,无人知是荔枝来

 

 

七碗诗

一碗喉吻润;二碗破孤闷;三碗搜枯肠;唯有文字五千卷;四碗发轻汗,生平不平事,尽向毛孔散;五碗肌肤清;六碗通仙灵;七碗吃不得也,唯觉两腋清风生。

<think>好的,我现在需要处理用户关于第四纪沉积物分类中使用Fisher判别公式的查询。首先,我得确认用户的具体需求是什么。他们可能在地质学研究中遇到了分类问题,想要了解如何应用Fisher判别分析来处理第四纪沉积物的数据。用户提到的Fisher判别公式,我需要先回忆一下相关的统计方法,确保自己理解正确。 首先,Fisher判别分析的基本概念是什么?它是一种监督分类方法,通过寻找线性组合将不同类别的数据投影到低维空间,使得类间方差最大,类内方差最小。这样可以在投影后让不同类别的样本尽可能分开。对于第四纪沉积物分类,可能需要根据多个变量(如粒度参数、矿物成分等)来区分不同的沉积环境,比如河流沉积、湖泊沉积或冰川沉积。 接下来,我需要整理Fisher判别的数学公式。核心是构建判别函数,这可能涉及到均值向量、协方差矩阵以及类间散度矩阵和类内散度矩阵。记得公式应该用LaTeX格式,并且行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。例如,判别函数可能表示为线性组合$Y = a_1X_1 + a_2X_2 + \cdots + a_pX_p$,其中系数$a_i$需要最大化类间差异。 然后,用户可能需要具体的步骤,比如如何计算判别系数,如何进行假设检验,或者如何评估分类效果。这里要确保步骤清晰,并且符合地质学的实际应用情况。例如,第四纪沉积物数据可能有哪些预处理步骤,变量选择的标准是什么,如何验证判别函数的有效性等。 另外,用户的问题中还提到生成相关问题。我需要考虑其他可能相关的问题,比如Fisher判别与其他分类方法(如贝叶斯判别、聚类分析)的区别,或者在实际地质应用中可能遇到的挑战,比如数据不平衡、变量多重共线性等问题。还有可能涉及如何解释判别函数的结果,或者是否需要考虑非线性情况下的扩展方法,比如核Fisher判别。 同时,我需要确认是否有常见的错误或误解需要提醒用户。例如,Fisher判别分析假设数据服从正态分布,各类的协方差矩阵相等,这些前提条件在实际数据中是否成立,如果不成立应该如何处理。可能还需要提到地质数据中常见的异方差性问题,或者样本量不足时的应对策略。 参考文献方面,用户提到需要添加引用标识,但示例中并没有具体的引用来源。可能需要建议用户查阅地质统计学教材或相关研究论文,比如经典的Fisher论文,或者近年来的应用案例。例如,可以提到某个研究使用Fisher判别成功分类了某地区的沉积物类型,并引用相关文献。 最后,确保整个回答结构清晰,用中文表达,符合用户的要求。检查LaTeX格式是否正确,尤其是行内和独立公式的使用。同时,生成的相关问题要具有实际意义,能够帮助用户进一步深入理解或解决实际问题。</think>### 第四纪沉积物分类的Fisher判别公式 Fisher判别分析是一种基于统计学的分类方法,通过最大化类间差异、最小化类内差异来确定判别函数,常用于地质学中对第四纪沉积物进行分类[^1]。其核心公式为: 1. **判别函数**: $$ Y = a_1X_1 + a_2X_2 + \cdots + a_pX_p $$ 其中,$X_i$为沉积物特征变量(如粒度参数、矿物含量等),$a_i$为判别系数,通过以下步骤计算: - 计算各类的均值向量 $\boldsymbol{\mu}_k$ 和总协方差矩阵 $\boldsymbol{S}_W$(类内散度矩阵)。 - 构建类间散度矩阵 $\boldsymbol{S}_B$。 - 求解广义特征方程 $\boldsymbol{S}_B\boldsymbol{a} = \lambda\boldsymbol{S}_W\boldsymbol{a}$,得到判别系数 $\boldsymbol{a}$。 2. **分类规则**: 新样本$\boldsymbol{x}$的类别由判别得分$Y$与各类别中心$Y_k$的距离决定: $$ \text{类别} = \arg\min_k \left( Y - Y_k \right)^2 $$ 3. **地质学应用示例**: 以河流相与湖相沉积物分类为例,选取粒度中值$D_{50}$、分选系数$\sigma$、偏度$Sk$作为变量,通过Fisher判别建立分类模型[^2]。 ```python # 示例代码:Fisher判别分类(Python实现) from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis # 输入数据:X为特征矩阵(n_samples × n_features),y为类别标签 clf = LinearDiscriminantAnalysis() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) ```
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