论人应该追求什么:自由的关系

本文探讨了追求自由关系的重要性,强调不应只着眼于占有、控制或预先承诺,而应关注于双方出于自愿的相互吸引与舒适感。美貌作为门槛而非钥匙,性匹配与价值观的一致性更为关键。关系的真正价值在于让彼此感到自由与快乐。
论人应该追求什么:自由的关系


若是你的追求,只是想要得到,想要占有,想要控制。那么这种歪曲扭曲的想法最终会毁灭你自己。


应该追求什么?我想到的只是:自由的关系。你与目标,主体与客体。要领悟到追求什么(兴趣、乐趣、妹子、知识、技能等等)不代表你最终可以得到什么。事实上你什么也得不到。即使以世俗的意义看,追求什么目标也不一定是属于你的。


应该领悟到自由关系的真谛。在于对方也仅仅是出于自愿,而想要和你在一起——仅仅目前是这个想法。没有什么永远。若是感觉压抑,感觉不自由,感觉痛苦,就应该果断舍弃这段关系。


因为,关系的目的是让你感觉舒适、可以提升自己。关系不是为了捆绑、为了让彼此痛苦。


所以,事实上你得不到什么,也不应预先许下任何违背自己心意、超出自己能力的许诺。诺言,代表了一种自卑的妄自鄙薄的心态。这破坏了关系的平等和内心的平衡。而你表现出来的谦卑,仅仅是为了承认你的追求,并非一厢情愿,需要对方的认可,没有任何前提条件的。


对于异性对象来说,美貌仅仅是一个诱因,是必要条件而非充分条件。是门槛而非钥匙。若是两人的关系已经通过第一次性交确立以及其后稳定的性交维持,则美貌完全不再重要。重要的仅仅是两人性格的匹配程度。价值观不一致也不要紧,假如双方都能够包容彼此的话。但是,性、物质条件、价值观倾向,这些必然占一个重要的组成。
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、科研员及从事预测建模的工程技术员,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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