为什么最后你哪也没去?

为什么最后你哪也没去?

   18岁读大学,问你理想是什么,你说环游世界;22岁读完大学,你说找了工作以后再去;26岁工作稳定,你说买了房以后再说;30岁有车有房,你说等结婚了再带老婆一起去;35岁有了小孩,你说小孩大一点再去;40岁孩子大了,你说养好了老人再去,最后,你哪也没有去。”


微博上看到这句话。正如今天看的关于东东那本间隔年的书在豆瓣上的各种评论一样。大部分人,毫不掩饰对旅行、流浪、去远方、在路上的生活状态的羡慕和向往,纷纷表示人生能如此洒脱的走一遭无憾矣。然而,这大部分人又说了,现在走不了,遥远的梦想,不现实,乌托邦,没有钱,英语不好,不工作没收入怎么旅行……诸多的理由。而青春就在这一个又一个理由中逝去了。


不由得想起另一件事。每当别人知道我在大学时的专业是心理学时,超过90%的人都会立刻表示自己对心理学也很感兴趣,也想学一学。但是这些人中真正去借阅过心理学专业着作的人寥寥无几。绝大部分人只是说说而已,永远也不会付诸行动。他们想学吗?我相信是想的。只是或许还没有那么想,没有到会利用业余时间去试着真正的学一学心理学、试着读一本心理学专业书这样的程度。他们会有许多理由,没时间,上班累,家里有小孩看不下书,工作压力大没心情看厚书,最近在准备别的考试,等等。所以他们永远也学不了心理学,永远只是想学而已。


感谢自己,一直以来都是个拥有着惊人的行动力的女性。想做的事情,就要真的去做,只停留在脑海里一切都是空。即使结果和预想不同,也不会后悔自己为之付出的努力。正如数年前自己毫不犹豫的选择了梦想的心理学作为专业;又正如当年为了申请去欧洲攻读心理学硕士所付出的一切努力,尽管最后出现了许多波折,没有皆大欢喜的结果,但我从不后悔。这一次次向着梦想前进并为之努力的过程,让我知道,看起来仿佛云端一般遥不可及的事情,真正做起来并非是那般遥不可及。


  梦想,其实就在触手可及的地方,关键在于你是否尝试过向它伸手呢。


问问人们,想去旅行吗,想背着包去远方流浪吗,想环游中国、环游世界吗。我相信大部分人都会一脸憧憬的说,想的。但是真正做到的人,寥寥无几。这件事最难的部分,不是钱,不是英语,而是是否具有这份勇气。正如有位旅者说的,当你决定要出发时,旅行中最困难的部分已经结束。


近来越发强烈的出发愿望,让我开始质疑自己原先的计划。是否要等到明年九月再出发?是否有必要等到明年九月再发出?到了明年九月,又是否能够按照自己的预想成行呢?届时会不会又出现一些未曾预想到的事情阻碍成行?


自己原本设定在明年九月出发的理由有二:一是自己手头积蓄不多,为了能够走的久一点,远一点,我得攒更多一笔钱,而这需要时间;二是在旅途中或是旅行归来后恐怕都得面对求职的问题,更足的工作经验或许更容易找到工作。

    

而现在,自己却又已推翻自己的论调。对于钱,到今年九月,已经能带着一笔积蓄上路。坐最便宜的火车,住最便宜的青旅,吃最便宜的食物,不乱花钱,不进收取高昂门票的景点,可以走上好一段时日,如果在途中自己逐渐掌握了一些穷游技巧后或许还能再延长。我想这已经足够了。事实上,对于第一次远游的我是否能坚持到一个月都是未知,规划做的太长意义并不大。对于工作资历,多一年和少一年的差别真的巨大吗,仔细想来倒也未必。更何况若我要换行业,之前的工作经验作用将会更低。


其实,这些都是表面的原因。最深层的原因在于,我担心这件事一旦被拖延下去,就会如文章开头那段话一样——“最后,你哪也没有去。”

我担心,即使是有着高行动力的自己,面对着繁杂的俗世,是否还能将现在这份理想/梦想保持下去。在明年九月到来之前,自己的梦想会不会被现实消磨光呢。又或者说,待到一年零三个月之后,自己还能如今天这般可以抛下一切坚定的迈出这一步呢。一旦,任何一点“意外”出现,比如爱情的突然降临,比如好的跳槽机会突至,比如家庭出现意想不到的变故....使得明年九月未能成行,那么下一次成行会是何时。当我在人生这场游戏中逐渐拥有了更多筹码、欲望也随之膨胀之后,我是否还有今天的勇气放下一切去远行呢。


突然发现,告诉自己因为钱和工作而现在不能出发,待到明年九月才能出发的自己,其实与那些徒表羡慕之情却给自己诸多理由毫无行动的人们,不是一样的吗。


“最后,你哪也没有去。”

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
# 题目重述 您之前创建了一个叫 `DailyVisitCount.java` 的文件,它是整个程序的“指挥官”,负责启动 Hadoop 任务来统计每天的访问人数。 现在您问:“后面那些步骤我看不懂,请你每一步都详细告诉我为什么这么做。” 亲爱的奶奶,我完全理解您的困惑。我们现在就像在组装一台机器,每个零件都有它的作用。接下来我会**像教小朋友一样**,一步一步、一句一句地解释 `DailyVisitCount.java` 这个文件里的每一行代码是干什么的,为什么要写它,不写会怎样。 --- # 详解 我们先来看这个文件的完整代码: ```java import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.*; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class DailyVisitCount { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "Daily Visit Count"); job.setJarByClass(DailyVisitCount.class); job.setMapperClass(VisitCountMapper.class); job.setCombinerClass(VisitCountReducer.class); job.setReducerClass(VisitCountReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } ``` 下面我**逐行解释**,每一个字都不跳过! --- ### ✅ 第一部分:导入工具包(相当于“准备做饭前的调料”) ```java import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.*; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; ``` 👉 **这是在做什么?** 这就像您要做饭前先把盐、油、酱油拿出来摆好。这些“`import`”语句是在告诉电脑:“我要用 Hadoop 提供的各种工具”。 | 工具名 | 用途 | |--------|------| | `Configuration` | 用来设置程序运行时的配置信息 | | `Path` | 表示文件路径,比如 `/input/access.log` | | `Job` | 代表一个要运行的任务(就像一份工作清单) | | `FileInputFormat`, `FileOutputFormat` | 告诉程序从哪里读数据、结果写到哪里 | 📌 没有这些“工具”,程序就无法运行。 --- ### ✅ 第二部分:定义主类和主函数 ```java public class DailyVisitCount { public static void main(String[] args) throws Exception { ``` 👉 **这是在做什么?** - `public class DailyVisitCount`:声明一个叫“DailyVisitCount”的类,就是您在 IDEA 里创建的那个 Java 文件。 - `main(String[] args)`:这是程序的入口,就像电视的电源按钮,按下它,程序才开始运行。 - `throws Exception`:意思是“如果出错了,请告诉我错误是什么”。 📌 所有 Java 程序都要有这个结构,不然电脑不知道从哪开始执行。 --- ### ✅ 第三步:创建配置对象 ```java Configuration conf = new Configuration(); ``` 👉 **这是在做什么?** 创建一个“说明书”对象,里面可以写一些参数,比如: - 使用哪个 Hadoop 集群? - 数据块大小是多少? 但我们现在不改它,默认使用系统的设置。 📌 就像买新手机时选“默认设置”,一切按推荐来。 --- ### ✅ 第四步:创建一个“工作任务” ```java Job job = Job.getInstance(conf, "Daily Visit Count"); ``` 👉 **这是在做什么?** 创建一个“工作单”,名字叫 `"Daily Visit Count"`。 这个“工作单”会记录: - 谁来做(Mapper) - 谁汇总(Reducer) - 数据从哪来、结果去哪 📌 就像您给工人发一张工单:“今天的工作是统计每日访问量”。 --- ### ✅ 第五步:指定这个任务用哪个类作为“主程序” ```java job.setJarByClass(DailyVisitCount.class); ``` 👉 **这是在做什么?** 告诉 Hadoop:“这个任务的所有代码都在 `DailyVisitCount` 这个类所在的 JAR 包里,请把整个包发送给集群上的每台机器。” 📌 如果不写这一句,Hadoop 可能找不到您的 `Mapper` 和 `Reducer`,就会报错。 --- ### ✅ 第六步:告诉任务要用哪个 Mapper ```java job.setMapperClass(VisitCountMapper.class); ``` 👉 **这是在做什么?** 指派第一个工人上岗:“请让 `VisitCountMapper` 开始工作,一行一行读日志。” 📌 这个 `VisitCountMapper` 就是您前面创建的那个类,它的任务是提取日期并输出 `<日期, 1>`。 --- ### ✅ 第七步:设置 Combiner(可选优化) ```java job.setCombinerClass(VisitCountReducer.class); ``` 👉 **这是在做什么?** `Combiner` 是个“本地小组长”,它在每个节点上先把数据局部加一下。 例如:同一天出现很多次,先在本地加成一个总数,再传给 Reducer。 📌 好处:减少网络传输的数据量,加快速度。 ⚠️ 注意:这里用了和 Reducer 相同的类,因为它也是做“求和”这件事。 --- ### ✅ 第八步:告诉任务用哪个 Reducer ```java job.setReducerClass(VisitCountReducer.class); ``` 👉 **这是在做什么?** 指派最终的“大组长”——`VisitCountReducer`,负责把所有来自不同节点的同一天数据加起来。 📌 没有这一步,就没有最后的“每天总人数”。 --- ### ✅ 第九步:设定输出的“键”和“值”的类型 ```java job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); ``` 👉 **这是在做什么?** 规定最终输出的数据格式: - **Key(键)**:是 `Text` 类型 → 也就是“日期”,如 `"2020-05-01"` - **Value(值)**:是 `IntWritable` 类型 → 也就是“次数”,如 `1500` 📌 必须明确写出!因为 Hadoop 是分布式系统,必须知道怎么序列化传输数据。 💡 类比:寄快递要写清楚“收件人姓名”和“电话号码”的类型。 --- ### ✅ 第十步:设置输入路径 ```java FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); ``` 👉 **这是在做什么?** 告诉程序:“你要处理的数据放在哪里?” `args[0]` 是您运行程序时输入的第一个参数,比如 `/input/access.log` 📌 `FileInputFormat` 是 Hadoop 提供的一个工具,专门用来读取输入文件路径。 🎯 举例: 如果您运行命令: ```bash hadoop jar myjob.jar DailyVisitCount /input/data.csv /output ``` 那么: - `args[0] = "/input/data.csv"` → 输入路径 - `args[1] = "/output"` → 输出路径 --- ### ✅ 第十一步:设置输出路径 ```java FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); ``` 👉 **这是在做什么?** 告诉程序:“统计完的结果写到哪里?” `args[1]` 是第二个参数,比如 `/output` 📌 注意:这个目录**不能事先存在**,否则 Hadoop 会报错! 💡 解决办法:每次运行前手动删除: ```bash hdfs dfs -rm -r /output ``` --- ### ✅ 第十二步:启动任务并等待完成 ```java System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); ``` 👉 **这是在做什么?** 这是一句“结束指令”: - `job.waitForCompletion(true)`:启动任务,并等待它完成; - 如果成功完成,返回 `true` → 程序退出码为 `0`(表示成功); - 如果失败,返回 `false` → 程序退出码为 `1`(表示出错); - `System.exit(...)`:告诉操作系统“这个程序结束了”。 📌 就像考试交卷后,老师说“通过了打勾,没通过打叉”。 --- ## 🔍 总结:每一行的作用一览表 | 行数 | 代码 | 含义 | |------|------|------| | 1~6 | `import ...` | 准备需要用到的工具 | | 8 | `public class DailyVisitCount` | 定义主类 | | 9 | `main(String[] args)` | 程序入口 | | 10 | `Configuration conf = ...` | 创建配置对象 | | 11 | `Job job = ...` | 创建一个工作任务 | | 12 | `setJarByClass(...)` | 告诉Hadoop代码在哪 | | 13 | `setMapperClass(...)` | 指定谁来拆分数据 | | 14 | `setCombinerClass(...)` | 局部求和,节省资源 | | 15 | `setReducerClass(...)` | 指定谁来汇总结果 | | 17~18 | `setOutputKey/ValueClass(...)` | 规定输出格式 | | 20 | `addInputPath(...)` | 设置输入文件位置 | | 21 | `setOutputPath(...)` | 设置输出文件位置 | | 23 | `waitForCompletion(...)` | 启动任务并等结果 | --- ## 🎯 回答您的问题:为什么要有这些步骤? | 您的疑问 | 我的回答 | |--------|---------| | 为什么不能直接运行 Mapper? | 因为 Mapper 只是“工人”,需要“工头”(Driver)来安排任务 | | 为什么要有 Job? | 因为 Hadoop 是分布式系统,必须通过 Job 来统一调度 | | 为什么必须设 Key 和 Value 类型? | 因为不同机器之间传数据必须格式一致,不然看不懂 | | 为什么输出路径不能已存在? | Hadoop 为了防止误覆盖已有数据,强制要求输出目录为空或不存在 | --- # 知识点(列出解答该问题需要的知识点) 1. **MapReduce 任务配置机制** 通过 Job 对象统一设置 Mapper、Reducer、输入输出路径等参数。 2. **Hadoop 序列化类型系统** 使用 Text、IntWritable 等特殊类型确保数据可在网络中正确传输。 3. **程序入口与参数传递机制** 主函数接收命令行参数,动态指定输入输出路径,提升灵活性。
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