有感

今天的感,是感冒的感,不是感想的感:)

映象中,很久没有感冒了。

大假前生病,倒也挺好,督促自己好好休息,少出去疯癫。

爸妈姑伯们组队去宁苏沪团聚兼扫墓了,这个假期,我也就不回武汉了。

本打算的课程计划也因为导师的出游往后挪了。

也好,过个闲假,落得自在……

姑妈和我不约而同的都写了点东西悼念已去的亲人,帖在这里,以表哀思!

《祭嫂文》是姑妈写给早逝的伯妈 ——

                               祭嫂文
    乙酉年暮春初夏之交,来此为嫂扫墓,而奠以文曰:
    呜呼!相约今年苏州一聚,吾如期而至,汝却抱病离去。虽有觭梦幻想,宁知手足满座而独缺一人焉?
    嫂身前于事业鞠躬尽瘁,于家庭呕心沥血,使如于自己留心一二,或未必病至若此。悲夫!
    曾记吾数次赴苏探亲,嫂每每百忙之中拨冗款待,饮食起居,有求必应,嘘寒问暖,无微不至;游园赏景,细致周到;逛街购物,耐心体贴,俨然宾至如归也。最后一见,尤铭刻于心,当时嫂已病入膏肓,自知不久,为慰人心,依旧整妆端坐,从容谈笑。情意切切,执手相托,诀别之景,历历眼前。思之凄哽,呜乎哀哉!
    然人生于天地之间,如白驹之过隙,古人云:修短随化,终期于尽。嫂虽先行,庇佑家人。今见亲人安泰,儿女腾达,父慈子孝,家和事兴,当含笑九泉矣。
    今在墓前,悼汝既不闻汝言,奠汝又不见汝食,唯纸灰飞扬,信汝知吾哀思矣。
    吾归矣,犹三步一回首也!
                                                                                 妹 泣悼

以下是我写给爷爷奶奶的信——

亲爱的爷爷奶奶:

您们诠释的人生让吾辈感悟了生命的美好和弥足珍贵。

我们恒久珍藏,无限扩容。

不因岁月流逝而磨蚀,不因空间转移而损耗。

原谅我们远在千里迢迢的他乡,

不能在这刻为您们挂束圣洁白藩、捧把芬芳泥土,

不能在您们的墓前跪拜叩首、寄托哀思。

浩浩江南水  悠悠隔代情

雄雄塞北风  切切奕旌思

托江水和春风稍去我们无限的想念和虔诚的祈祷!!!

 

                               孙女 2005年春末 冀

**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
### 感受野概念 感受野是指神经网络中某个节点能够感知到的输入空间范围。对于卷积神经网络(CNN),这一属性尤为重要,因为它决定了每一层的感受区域大小以及如何影响最终输出[^1]。 具体来说,在CNN结构里,每一个滤波器都会在其对应的局部区域内滑动操作,这个局部区域即为该滤波器的感受野。随着层数增加,高层节点的感受野也会逐渐扩大,意味着它们能覆盖更大的原始输入面积。这种机制使得深层网络具备更强的数据抽象能力和更广泛的上下文理解力。 #### 应用场景 在图像识别任务中,合理设计感受野可以帮助提高模型的表现: - **目标检测**:为了更好地捕捉不同尺寸的目标物体,可以通过调整卷积核大小或者采用多尺度金字塔表示法来改变各层的感受野分布[^4]。 - **语义分割**:增大末端层的感受野有助于增强全局信息获取,从而改善像素级分类精度;同时保持早期浅层的小型化感受野,则有利于保留更多细节特征[^3]. ```python import torch.nn as nn class CustomConvNet(nn.Module): def __init__(self, input_channels=3): super().__init__() self.conv_layers = nn.Sequential( # 小感受野,捕获细粒度纹理 nn.Conv2d(input_channels, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), # 中等感受野,融合局部模式 nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=5, stride=2, padding=2), # 大感受野,掌握整体布局 nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=7, stride=4, padding=3) ) def forward(self, x): return self.conv_layers(x) model = CustomConvNet() print(model) ```
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值