旷野里的杂草

禅师通过一个问题引导弟子们探索去除旷野杂草的方法,弟子们尝试铲除、火烧、撒石灰和挖根,但都没能彻底解决。一年后,弟子们发现种上庄稼的土地不再有杂草。这寓言揭示了一个道理:想要心灵不荒芜,需修养美德。禅师的最后一课让弟子们深刻理解到,消除内心的杂质,需要用正面的力量去替代,如同庄稼驱赶杂草一样。

旷野里的杂草
 

弟子们坐在禅师周围,等待着师父告诉他们人生和宇宙的奥秘。
禅师一直默默无语,闭着眼睛。突然他向弟子问道:“怎么才能除掉旷野中的杂草”。
弟子们目瞪口呆, 没想到禅师会问这么简单的问题。
一个弟子说道:“用铲子把杂草全部铲掉!”禅师听完微笑地点头。
另一个弟子说:“可以一把火将草烧掉! ” 禅师依然微笑。
第三个弟子说:“把石灰撒在草上就能除掉杂草! ” 禅师脸上还是那样微微的笑。
第四个弟子说:“他们的方法都不行,那样不能除根的,斩草就要除根,必须把草根都挖出来。 ”
弟子们讲完后, 禅师说:“你们讲得都很好,从明天起,你们把这块草地分成几块,按照自己的方法除去地上的杂草,明年的这个时候我们再到这个地方相聚! ”
 

第二年的这个时候,弟子们早早就来到了这里。原来杂草丛生的地已经不见了,取而代之的是金灿灿的庄稼。弟子们在过去的一年时间里用尽了各种方法都不能除去杂草, 只有在杂草地里种庄稼这种方法取得了成功。 他们围着庄稼地坐下, 庄稼已经成熟了, 可是禅师却已经仙逝了, 那是禅师为他们上的最后一堂课, 弟子无不流下了感激的泪水。

是的,要想除掉旷野里的杂草,只有一种方法,那就是种上庄稼。要想心灵不荒芜,唯一的方法就是修养自己的美德。

【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。
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