我十七岁

最新推荐文章于 2021-07-15 09:16:24 发布
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假如，我十五岁，或十六岁
我怕我不会，不会如此喜欢一人。

 

假如，我十八岁，或十九岁
我怕我后悔，后悔当初没有去追。

 

假如，我是无忧的溪流，
为什么，我无法停留?
为什么，我看到一人悲秋？

 

假如，我曾化南风轻吹，吹过谁的玫瑰
恋恋而过，却不再轻随。

 

假如，我如大海般浩瀚无穷，岂能强装虚伪？
更不会迷惘进退。

 

那天，我遥望皎皎明月，它高远明如镜台，
却不及，一星响窗。

 

假如，我轻捧明星，就愿时光清澈如水，
流走无奈忧愁，却别把它带回。

 

光阴向前走，可我不敢回头。
"那不是你心中向往的光辉吗？"
"是啊，我十七岁，可惜，我不是EZ。"

AntzUhl
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《十七岁的雨季》：青春记忆的永恒旋律与林志颖的音乐传奇
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
04-16 1261
在1992年的华语流行乐坛，一首清新动人的歌曲如春雨般悄然降临，迅速浸润了两岸三地无数青少年的心田——《十七岁的雨季》不仅成就了17岁的林志颖"亚洲小旋风"的传奇地位，更成为跨越时代的青春文化符号。作为林志颖首张专辑《不是每个恋曲都有美好回忆》的主打歌，这首由潘芳烈词曲创作、屠颖编曲的作品，以其独特的音乐风格和真挚情感表达，完美捕捉了青春期特有的朦胧美感与成长困惑。近三十年来，每当《十七岁的雨季》旋律响起，总能唤起不同世代听众对青葱岁月的集体回忆。
十七岁的雨季
weixin_59606779的博客
07-15 195
十七岁的雨季 豆蔻年华里最容易萌发爱情，年少多情的我们的初恋往往就发生在十六七岁的豆蔻年华里。十七岁的雨季里，我们正是豆蔻年华，我们无所顾忌，肆无忌惮，轰轰烈烈的相爱了。十七岁的我们年少轻狂，血气方刚，对爱情充满激情，冲动，憧憬和向往，敢爱敢恨， 无所畏惧，只求轰轰烈烈爱一场。 在雨季里，我们手牵着手，卿卿我我，浪漫甜蜜，享受着初恋的甜蜜，刺激和激情。我们一起在夜里挽手并肩看星星，看月亮，一起在小桥边看那老放映机放的老电影，一直到你靠在我肩上睡着，一起在一个春光明媚的下午去郊外旅行，在空旷无人的郊野里放生歌
今天，我十七岁了。
足迹
08-26 387
<br />    今天，我十七岁了。<br />    不知不觉，我已经十七岁了。<br />   
致十七岁的szh
weixin_44023181的博客
10-25 426
在不谙世事的年纪，对生活的全部期待就是绚烂的理想本身。 岁月荏苒，四季轮回，十七年不经意间从指尖划走，几丝婉叹飘荡在风中，荏苒在手上，话已到嘴边，却又不自然的咽下，我想写汪曾祺式的士大夫清韵，张爱玲市井小说的叨絮，余光中式的精巧瑰丽，优美字句字句后的郁郁文气，坦率心性，只是恍惚间我们高中时光过去一半，所剩的时间已经寥寥无几。 岁月极美， 在于它必然的流逝春花、秋月、夏日、冬雪。 那就、仅愿你在十七...
论一个十七岁废物的自我修养
weixin_30849591的博客
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　　在12月24日，我是一个十六岁的废物。25日的时候，就是十七岁的废物了。 　　虽然是废物，但是还是要有自我修养的。场子里那些初三的，那些高一的，那些奇奇怪怪的生物，实在是可怕。 　　在这一年中，毕竟学到太多知识。实在觉得这一年是生来最忙碌的一年，胜过了六年级和初三。觉得自己真的好累，好累。但是每一天都活的很有意义，虽然每一天都会有一段时间感到真实的空虚。不过，真的还好。 　　在这一年中，...
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u014417237的专栏
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[电影]十七岁的单车
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音乐人容榕典藏纪念版《风风雨雨相伴过+十七岁感觉》双CD出版
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基于GPT-4o与GLiNER构建的企业ESG情感与方面时间序列数据集（Nano-ESG）
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### 题目重述 第17题：给定40组血清样本的近红外透射光谱数据（波长范围800~2400 nm，间隔4 nm，共401个波长点），以及对应的胆固醇真实浓度值。要求建立定量分析模型，预测胆固醇含量。 目标：使用如多元线性回归、主成分回归（PCR）、偏最小二乘回归（PLS）等方法构建回归模型，并评估其性能。 --- ### 详解 我们采用 **偏最小二乘回归（PLS Regression）**，因其特别适用于： - 自变量数量远大于样本数（$ p > n $） - 自变量之间高度相关（光谱相邻波长强相关） #### 步骤如下： 1. **数据准备** - 设光谱矩阵 $ X \in \mathbb{R}^{40 \times 401} $：每行为一个样本在401个波长下的吸光度 - 浓度向量 $ y \in \mathbb{R}^{40} $：每个样本的胆固醇真实浓度 2. **数据预处理** - 中心化：将 $ X $ 和 $ y $ 列均值归零 - 可选：去趋势、标准正态变换（SNV）、导数滤波等以消除噪声和基线漂移 3. **模型训练（PLS回归）** - 提取若干隐变量（成分数），使X与Y协方差最大 - 使用交叉验证确定最优成分数 4. **模型评价指标** - 决定系数：$ R^2 = 1 - \frac{\sum(y - \hat{y})^2}{\sum(y - \bar{y})^2} $ - 均方根误差（RMSE）：$ \sqrt{\frac{1}{n}\sum{(y_i - \hat{y}_i)^2}} $ 5. **预测新样本** --- #### MATLAB代码实现（模拟示例） ```matlab % 假设 X (40x401), y (40x1) 已加载 % 若从文件读取，请用: load('data.mat'); 或 readmatrix() % 数据中心化 X_centered = X - mean(X); y_centered = y - mean(y); % 使用交叉验证选择最优成分数（最多10个成分） max_comps = 10; mse_val = zeros(max_comps, 1); for k = 1:max_comps [XL, YL, XS, YS] = plsregress(X_centered, y_centered, k, 'CV', 5); mse_val(k) = sum(YS.^2); % 交叉验证误差平方和 end % 找最小误差对应的成分个数 [~, opt_comp] = min(mse_val); fprintf('最优成分数: %d\n', opt_comp); % 全数据建模 [XL, YL, XS, YS, beta_pls] = plsregress(X_centered, y_centered, opt_comp); % 预测 y_pred = X * beta_pls(2:end) + beta_pls(1); % 包含截距项 % 计算R²和RMSE SS_res = sum((y - y_pred).^2); SS_tot = sum((y - mean(y)).^2); R2 = 1 - SS_res / SS_tot; RMSE = sqrt(mean((y - y_pred).^2)); fprintf('R^2 = %.4f, RMSE = %.4f\n', R2, RMSE); % 可视化结果 scatter(y, y_pred); xlabel('真实浓度'); ylabel('预测浓度'); title(['PLS回归结果 (R^2=', num2str(R2), ')']); grid on; ``` --- ### 知识点 1. **偏最小二乘回归（PLSR）** 联合提取X与Y的潜在变量，最大化协方差，适合高维共线性数据。 2. **光谱预处理技术** 如SNV、导数法可消除散射影响，提升模型稳定性与精度。 3. **交叉验证（Cross Validation）** 分割数据评估泛化能力，防止过拟合，常用于选择最优模型参数。
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