备考进度10%,发疯程度10,000%......

本文探讨了考研期间考生面临的压力问题,强调合理休息、调整学习节奏的重要性,提倡劳逸结合,以提高学习效率,同时提醒考生避免外界干扰,专注于个人备考。

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不少同学报名之后

开始焦虑慌张

自己都还没怎么学

怎么就要开始考试了‼️

其实考研备考周期长

到后期不少同学精神状态都有些恍惚

需要适当放松压力,缓解精神状态

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考研暂停 爱笔去世

考研暂停 爱笔去世,是指在考研复习过程中的笔芯用完了,需要更换笔芯。考研er们在调侃的同时,也想借此休息一下或是放松一下紧张的神经。

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重生文学

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与世界为敌

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语言错乱

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自我摆烂

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渗透学习

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*以上素材均来源于网络

最后的备考冲刺阶段,如果学习没动力、没效率,想要摆烂放弃,不如适当调整自己的学习方法,结合自身状态制定适合自己的计划。

1️⃣该休息的时候就休息,学习它不是个一蹴而就的过程,有时候状态不好硬学反而会适得其反。适时的休息并不“可耻”,也没必要愧疚。

允许自己有疲倦期,“舍得”让自己休息来调节疲倦期的自己,这也是一种能力。

2️⃣面对这些嘈杂的声音,就需要我们适当“关闭自己的耳朵”,不要被其他人的想法所烦扰,心无旁骛去专注于自身的学习。


建议大家该学习就学习

该休息就好好休息

注意劳逸结合

缓解备考压力

继续加油噢

来源于网络

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你点的每个在看,我都认真当成了喜欢66d3e521923d5d76405d38c0798e5b8c.png

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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