鱼和熊掌不能兼得 是出自何处???

鱼我所欲也 《孟子》

鱼,我所欲也,熊掌,亦我所欲也,二者不可得兼,舍鱼而取熊掌者也。生,亦我所欲也,义,亦我所欲也,二者不可得兼,舍生而取义者也。生亦我所 欲,所欲有甚于生者,故不为苟得也。死亦我所恶,所恶有甚于死者,故患有所不避也。如使人之所欲莫甚于生,则凡可以得生者何不用也?使人之所恶莫甚于死 者,则凡可以避患者何不为也?由是则生而有不用也;由是则可以避患而有不为也。是故所欲有甚于生者,所恶有甚于死者。非独贤者有是心也,人皆有之,贤者能 勿丧耳。

一箪食,一豆羹,得之则生,弗得则死。呼尔而与之,行道之人弗受;蹴尔而与之,乞人不屑也。

万钟则不辨礼义而受之,万钟于我何加焉!为宫室之美,妻妾之奉,所识穷乏者得我欤?向为身死而不受,今为宫室之美为之;向为身死而不受,今为妻妾之奉为之;向为身死而不受,今为所识穷乏者得我而为之:是亦不可以已乎?此之谓失其本心。

 

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测深度学习有一定了解的研究人员技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSAGRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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