190817——肖申克的救赎

今天又重温了《肖申克的救赎》,重点如下:

1. 肖申克是监狱的名字

怪我第一次看的不认真,一直以为这是一个人的名字。即便现在知道了真相,可是肖申克是一个人的名字已经固化在了我的脑子里,一时半会儿是去不掉了,估计以后每次看到肖申克,第一反应还是会认为这是一个人的名字,然后理性才会告诉自己这是一个监狱的名字。

2. 体制化

这是很多人关注的一个词语,但是究竟什么是体制化?如何理解体制化这个名词?一开始想去解释体制化,却很快想到了另一个大家更熟悉的名词“围城”,紧接着就开始考虑体制化和围城有什么区别,想着找出二者之间的区别,也就能够更好地理解体制化的含义。想想影片中被体制化的两个典型人物——老布和瑞德,老布因为识字成为了监狱里的图书管理员,瑞德因为懂得人情世故在监狱里获得了广泛的人脉,成为了监狱里的商人和老大哥式的任务,他俩在监狱里待的时间都已经超出了半个人生的长度,可以说在监狱里不仅找到了属于自己的位置,而且获得了一定的认可和尊重,在心理上得到了一定程度的满足。被体制化看起来像是习惯了曾经厌恶的但是眼下看起来还过得去的现实生活,并且对自己的未来信心不足,不愿意改变现状,进入了自己心理的围城。

3. 希望

接着上面讨论,老布和瑞德两个人不是不抱有希望,而是不愿意拿现有的一切去做无谓的赌注,这一点在瑞德身上体现得更多,他不止一次地劝说别人不要抱有希望,因为他应该不止一次亲眼见识到抱有希望的人的悲惨的下场,这让他以此得出了结论:希望是件危险的事情。在监狱里生活了大半辈子的瑞德没有错,这就是他的真理,至少这条真理对于在监狱里生活的大多数人都是适用的。但是安迪不信,因为生活的现状并不能够让安迪获得满足,见多识广的安迪一直有着自己的计划,并且时刻准备着,从帮助监狱队长逃税换得啤酒喝开始,一直瞅准机会实施自己的计划,改善自己和狱友们的处境,而且一直坚持逃狱的计划,这是令人敬佩的,挖地道却也是相当危险的,不得不说安迪是有能力,一直抱有希望的,但是电影里的安迪也是幸运的,毕竟挖了二十年的地道没有被人察觉,自己竟然也坚持了下来。

4. 救赎

这个网上很多,今天比较晚了,有时间补上,先挂个常见的链接:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1608152644214025267&wfr=spider&for=pc

转载于:https://www.cnblogs.com/suding/p/11380437.html

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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