好想酣畅的打一场球

在众多的业余休闲方式之中,打台球的那种感觉让我情有独钟,那种精准,只能凭借感觉之外的感觉(否则,就是电脑台球里面用外挂了,呵呵.....),那种动发之机,只能用诚挚的心去把握,一点角度或是一分力度的误差都成为“阴阳之母”----要么成功,要么失败!漂亮的一杆,能带来美的感受---力度、角度和进球策略一切都是精准!当然,要是在比较差的台球桌上打球乱打一气也能进球那是另外一回事了,所以,与有同样喜好的朋友打球,我会选择比较高档的球桌,进球也要事先指定!

   回想起大学里面的时光,从教室里如释重负跑出来,口头禅就是 “兄弟,戳几杆去!”,在打球的过程中,不光是简单的较量球艺,往往在很随意的气氛中心情得到舒张,打台球打得好有很多的原因,心情刚好那天很棒,光线不错,还有就是让人扑朔迷离的运气,但有一点是不变的,那就是对台球运动的审美,力度的把握,角度的掌控这些都是所谓的手感,过一段时间不打球的话难免会生疏,但是随着球艺精进到一定境界,你会发现这也是一种美,这种美的感受会慢慢的渗透进入一个人的气质:精准。

   大学里那阵子,关系最要好的几个朋友都喜欢打球的,细细琢磨起来,到现在毕业两年多了,还依然保持着良好联系的大学同学都是当年在球桌上厮杀的那帮兄弟,我肯定这是那阵子为了一个进球费尽心机而内心思想得到交流的结果!

    端午节去了一趟上海,与一大学里关系相当铁的哥们相见,一起吃饭谈话后没多久就双双扑向了台球桌,来好好弥补两年前我们俩彼此允诺的兄弟分别之前的最后一局台球,台球啊,台球,我真的感觉我好像就是在临近毕业那个时候猛的一发力,白球精确无误的穿越漫漫两年的时空,从08年到10年,从合肥到上海,直到与兄弟故人重逢,这颗不知疲惫的白球才完成了其神圣的击球使命!刚跟兄弟交手,由于我在比亚迪难得有喜欢打台球的朋友更没有比较有档次一些的打球的去处,所以球艺难免生疏了一些,兄弟打球的机会比我多多了,结果1:3败了,唯一的一盘胜局也是很勉强的,到了第二天我约好再打一次,这次我以对台球的审美作为切入点,再进一步具体化为自己对进球三要素的精确把握,最后4:0完胜,兄弟笑了,而我感觉球艺只有上升到审美的层次才会永恒。

    跟兄弟打球感觉就是爽,虽然两年未见,在球桌上也没那么多废话,都是用心的去交流,彼此心里在想什么,看一看击球的动作和效果就感觉到了,彼此交流到达这样子的境界,意识到了这一点,我心里在想,只有这样才是真正的兄弟,唯独如此才是一生的知己。约好住在附近的几个女孩子,前天晚上我也跟她们去打了一次球,结果真的仅仅是去打一会球玩玩,真的没有其他高层次的内涵,看她们是怎么用球杆的,感觉好像她们手上是握着一根棉花糖一样,呵呵,一边挥舞,一边嬉笑。

    在比亚迪呆了那么久也看了一些《比亚迪报》,至今细细想去,只有一篇文章的情节印象中比较清楚,那就是一个性格内向而酷爱台球的小伙在去外面游玩的时候邂逅了一个台球美女,同样的执着,同样的审美,一下子拉近了彼此的距离,后面的事情顺理成章就不用我废话啦。真的很羡慕能有这样的“艳遇”,准确来说是这种因为内心的共鸣而带来永恒幸福的“艳遇”。可是我现在环境又远远不及从前了,从比亚迪出来 为的是践履内心里做软件开发的那个人生策略,可是也抛弃了相当的人脉,对于我来说是全新的软件行业,一切都要从头开始,包括技术功底,工作资历,人脉关系,特别是在深圳这座位于全国房价的楼顶上的城市的市区,朋友们租房子都是七零八落的,所以有时在南头关这一偏僻处当我需要朋友们的温暖,我只能回味回味过去或者打打电话了。这样的近乎“千年等一回”的那种“艳遇”我只能奢望,不敢多求!

  很欣赏发哥在《英雄本色1》里面的一段话,"你信不信神?",发哥面不改色的吐出几个字,"信,我就是神!",这就是发哥的气质,超越群伦,浸淫发哥的电影那么久,我也当我是一回神,为何听任命运的安排,何不进现在,精准的击出漂亮的一球,我相信,这颗白球会像我跟上海那位兄弟相约的那颗白球一样,时空遮障人眼,可是因为浸润了我的心灵却能精准直行至与我心意相通的人生另一半!完成"击球"的使命,找到真爱,同行人生路!

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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