说走就走的旅行

越来越多人崇尚“说走就走”,甚至说不来一次人生就有缺陷,不少人说要去“发现未知的美好”。
而我认为旅行是需要认真对待计划的事情,至于“未知的美好”即使在计划完美的旅行中也是能邂逅的。以“说走就走”邂逅的“未知美好”也许不过是其他旅行者司空见惯的东西,说到底就是自己土鳖。鉴于各有所爱,于是想问一下这到底是一种什么心态?或者想达到一种什么目的?


以上内容,来自知乎中一段对 说走就走的心态与目的 的疑惑,之后有人给出了结论:无忧无虑无责任。

无忧无虑 无责任 说走就走,这是三个美好的词汇。然而,要想三个词同时具备,那真的很难。不仅需要天时、地利、人和,更需要时间、金钱、执行力。

无忧无虑

        比起今天的成绩,我从来没有感受到丝毫的喜悦,因为比我成功的人多了太多。唯有在这些成绩的结尾处插入一个时刻,一个取得这些成绩的年龄,这才会使我感受到一丝欣慰。

        记得有次出去开会,当时对面有个经理知道了我的年龄,笑着说:这年头,年轻就是资本啊。22,90后,我一直引以为豪的两个词,正是因为我们有时间,正是因为我们同时拥有这两个词,我们才能过得如此无忧无虑,不是吗?

        你可知道什么原因有人羡慕你,只因为他们曾经也年轻,你可明白什么原因有人嫉妒你,只因为他们不能抓的紧。趁你还不需要翻来覆去考虑有考虑,你想什么什么就是你。(华晨宇 · 趁你还年轻)

无责任

        22岁,说大不算大,说小不算小。在这个年纪,我们上不用养老,下还没有小,前不用想着今天过得怎么样,后不用面临着结婚生子的压迫。还记得之前老总跟我说:"我特别羡慕你们这样一人吃饱全家不愁的人,完全没有什么压力。"

        是啊,一人吃饱全家不愁,这是个最廉价的年龄,也是个最昂贵的年龄。问过一个同事,这个年龄的我们最应该做的是什么?他说:为了以后积累本钱,为了以后过得更好努力。对此,我也是微笑着点了点头。我不否定他,但也不肯定,毕竟每个人对未来的态度都不同。钱是个好东西,但是何曾能赚得完呢?钱不在多,够用就行,这一直是我的态度。既然如此,为何不趁着这不用背负太多责任的时刻,去做些自己想做的呢?

说走就走

        有人说,一个人活着,饿的时候只有一个烦恼,而不饿的时候,却有千千万万个烦恼。最初毕业的时候,是准备去北京的,跟随老爸那些个朋友,走上他走过的那些路;而之后来了深圳,仅仅是因为临走之前电视剧中那句:如果你想拥有自己不曾拥有的,就要去做自己不曾做过的,去吃自己不曾吃过的苦。于是,我来到了深圳,这个完全陌生的城市。

        每一次行走都是关于今天和明天童话的开篇。不需要设计,人生一直在走,到达和行走都是。不必相信什么未来,只知道活着就要快乐就要阳光就要远行,就要用心 灵和脚步达到人生所能表达的最长。若以故乡为圆心,在时间空间中将生命的能量作一次次纵情放射,那最长的终点也许正是冥冥中内心最盼望的到达。


        无忧无虑是前提,建立在我们拥有足够挥霍的时间基础上;无责任是根本,建立在我们拥有一定金钱的基础上;说走就走是态度,建立在我们的执行力基础上。所以,当同时拥有了这三点时,朋友,不要有太多的犹豫牵绊,趁年轻、趁轻松,背上行囊,自由飞翔吧!

转载于:https://my.oschina.net/kymjs/blog/339984

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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