8、探秘查尔斯十二世时代瑞典步兵的军事风采

探秘查尔斯十二世时代瑞典步兵的军事风采

在历史的长河中,1618 - 1721 年被许多历史学家视为具有重大意义的时期,这一阶段不仅见证了巨大的社会变革,更是军事领域发生根本性发展的“军事革命”时代。本文将深入探讨这一时期瑞典步兵的战斗编队、战术、武器装备以及制服等方面的内容。

1. 查尔斯十二世步兵的战斗编队与战术

瑞典步兵主要由分配(征兵)团和志愿入伍的守备团组成,利沃尼亚和爱沙尼亚的省份还有当地招募的民兵营。所有陆军步兵团有标准的组织架构,通常为 1200 人,分为两个营,每个营有八个连。一个连一般包括 3 - 5 名军官、5 名士官、6 名下士和 144 名士兵,每个连又分为六个 25 人的分队,其中包括 2 名掷弹兵。

在战斗中,一个营通常排成四排,上校位于中间,其他军官和士官位于队伍后方。长枪兵站在营的中心,两侧是火枪兵和部分掷弹兵。军旗手位于编队中间,周围有一排掷弹兵保护,士官在他们身后。两名鼓手位于旗手后方,其余鼓手分布在队伍后方,也有一两名站在队伍中。

瑞典步兵采用的“新营战斗方式”规定如下:
- 当营长下令“准备!”时,长枪兵将举起长枪前进,直到营距离敌人 70 步。
- 军官下令“后两排,准备射击!”时,后两排将前进并与前两排并列。后两排射击后,将拔出剑。
- 前两排前进后,后两排紧跟在前两排后面,整个营以密集队形向敌人前进,直到距离敌人 30 步。
- 此时下达“前两排,准备射击!”的命令,第一排可以跪下。射击后,他们将拔出剑并冲入敌阵。

1701 年后,这种方式的唯一变化是营在第二次齐射时要更靠近敌人。此外,营也可以采用反行军射击(caracole)的方式。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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