190821——彼岸无岸

分享一篇不知道在哪里看到的文章,略带感伤,却也让人感受到一种无法言说的美好。

有两个目的:

1.看能否找到这篇文章的出处;

2.用一个词语来描述这篇文章;

 

闭眼,听周围喧嚣。不明意义的声音,与我无关。触目荒凉,不如不见。时间,脚步轻移。这一刻的信誓旦旦,下一秒,会不会如冰雪般消融?无解的问题。这样的疑问,于我而言,已没有意义。不在意真假、对错。不知道心在何时变得麻木迟钝。

 

活着是为了什么?把既定的路走完?期待什么?追求什么?容易满足的人,认为自己得到的够多时,便不再思考这些了。梦里的长安,到过,后又离开。走了,它遗失在时间的洪流里。在我眼前消失。无悲无喜,不痛不痒。得到后的失去,不留恋,便不残忍。

 

至今没弄清自己到底是一个什么状态,会哭会笑,有喜有悲,像一具设定好程序的机器,对外界刺激做出反应。有短暂的错觉,那是属于自己的喜怒哀乐。可夜深人静之时,睁眼审视弥漫世界的黑暗,却不明白自己为何哭笑,为何悲喜。

 

脑海里一片空白,甚至怀疑,生命里的过往,是不是真是存在的。像半空中翩然而落的雪,不能触碰的美好,握在手心,就会融化。我静静地看着它们在身边飞舞,欣赏就好了。不曾拥有,才不会有失去一词。不会深究些什么,也许,期待着,世界被亘古不化的雪覆盖。埋葬黑暗,埋葬不安。血冷去,心跳停止,然后,时间凝固了,不变了。你们就不会离开了。

 

孤单的灵魂在天地间游荡,找不到心之所向。没有什么,可以真正的触碰。怀着小心翼翼的憧憬,在黑暗中跌跌撞撞到达向往已久的城堡,才发现,我没有开门的钥匙。可以等多久呢?会疲倦么。

 

年华仍在。

 

宿醉醒时。

 

忘却来时路。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/suding/p/11391813.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与应用,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,支持智慧电网调度与能源优化管理;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与实现提供参考;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)与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,有效提升信号去噪与特征提取能力;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、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 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与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 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网络结构的搭建与训练细节,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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