高一的我曾对自己说"要放慢脚步去生活"!?

慢生活的力量
作者回顾了高中时期的日记,感慨于自己曾经对于慢生活的热爱与追求。在快节奏的社会中,我们是否应该重新审视自己的生活方式,学会放慢步伐,欣赏生活中的美好?文章呼吁找回属于自己的宁静,重新拥抱充满正能量的生活态度。

看了高一的时候自己写的日记,瞬间被自己感动到了。以下是当时的几段感慨:

慢是一种放松、是生活的一种良好心态,喜欢这样放慢步伐地生活,那是一种享受!

但我们生活在一个快节奏的时代,我们总是被迫卷进那潮流,弄得一身疲备。

我们是朝气蓬勃的青少年,但曾几何时,我们总是装得像一位老者,独自感伤。这是符合我们的年龄的吗?

总说光阴如流水,仿佛一夜之间我们就长大成人了,小时候曾经有过的远大理想,壮志满怀早已在朝九晚五地行色匆匆中被抹杀得毫无痕迹,这时才恍然觉醒我们不是神先也不是超人,太阳每天都从东边升起,地球每天都在转,没有人能改变这一切。

而我们难道不应该学会放慢步伐地生活,停下脚步来欣赏路边的风景吗?慢下来,你会发现,周围一切是多么的美好,而自己曾错过多少美好的时光······

------>翻看了之前的日记,好喜欢曾经这么努力,充满正能量的自己,是时候重新找回属于自己的一片宁静了。●▽●

转载于:https://www.cnblogs.com/Xbingbing/p/4749886.html

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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