宿命论,三年前的演讲稿!,怀念那些力不从心的光景。。

这篇演讲稿回顾了作者在高中时期对未来的迷茫与困惑,探讨了宿命论对个人选择的影响,并表达了对未来不确定性的恐惧以及对纯真的留恋。
宿命论,三年前的演讲稿!,怀念那些力不从心的光景。。
2012年01月13日
  翻箱倒柜,找到了许多以往的记忆!三,五年以前的,有些文字让人触目。尤其是那篇有关宿命的演讲稿。一下子将自己拽回了那个懵懂的年代。回头看看以往的路,抬头想想自己明天该怎么走。不知觉的已经大三下学期了,又到了有所选择的分水岭。 演讲稿今年是2008年,我十八岁,在安中读高三,在过十年我二十八。那时的我不知道是扮演怎样的角色,在干些什么?那时的我也未必记得住十年前的高中生涯。但我确信!当时的我回忆起十年前的光景,一定会说:“那时的我愚不可及!”我仅仅是猜测,我未必一定要在十年后这样说自己,也许当我真正这样说自己时,离现在还不到十年。我坚信我的猜测!我相信十年以后或者不到十年的时间里我会说自己愚不可及!之所以说自己愚昧是因为我在自己最应该努力的时候没有尽心尽力!面对我必须做好的事情我却力不从心。拿眼前的事情来说吧,马老师让上台演讲,我却要在这里讲自己的愚昧说。但愿我下面的宿命论对大家是一种帮助。有人说:“出生在九十年代,成长在九十年代的人是一种幸福!能享受很多前人艰苦奋斗所产生的物质成果,不必担心自己吃的不够好,穿的不好,玩的不够多。”似乎我们该为自己生活在这个年代而欢呼。可是有谁又知道?生活在这个年代的我们却为 太多的生活方向而焦灼不安!我们因为自由而过早的发现自己不自由。对于未来我们有着前人未曾有过的巨大茫然恐惧和压力!(现在回头想想多么可笑?什么狗屁鸭梨?)每天都有意外发生。比方说今天的分班,昨天坐在教室的还五十多个,今天有十来个人因为成绩差离我们而去。比方说在NBA.今天你可能为这支球队卖命,明天就被老板打包送给别的球队。今天我们还在这里读书,听人演讲。高考之后的生活谁又如能所愿?曾经妈妈问自己的理想时,我无言以对。目前生活给于我们的全部就是好好读书,上个好学校。简单而又单纯。时常想过不确定的未来,却得不到答案。我渴望进去社会,仅仅是因为厌倦了十二年来枯燥乏味的学校生活。没有目标,同时又对社会充满了畏惧感,高中生活的过早结束,让我对于同龄人承受的太多不属于这个年龄的东西。让我看到了世界最为之真实和恐惧的一面。“心在衰老”我希望能留住一些纯真,十八岁的到来让我恐惧,不仅仅是因为从此肩负使命与责任,更因为我没有做好进去大人们世界的准备。所以我选择复习,从头再来,唯有这样,才能不去领会那样烦心事,抓住苍白的纯真不放手,在这些复习的日子里我有种很强的宿命感,就像生命沿着它本身就存在的形式继续,没有激情没有改变,日复一日,家人总是爱将他们各种未曾实现的梦想寄托在我们身上,对此我们无法抗拒!…努力是我们应该做的,是对他们辛勤抚育的回报。于是在出发前我们每个人都背负很多期待人的愿望,哪怕不堪承受,哪怕束缚我们的脚步!我也会踏上征途,用我们并不坚实的肩膀来承担现实与家人给我们的一切。为了不辜负他们,好好学习就是我们的宿命。讲了这么多,即将步入十七八岁的你们宿命是什么?结合现实好好想一想,十年以后的你是不是回想自己也是愚不可及?我的演讲就是这些?谢谢大家。注解:宿命论是一种唯心主义理论,认为事物的变化发展,人的生死和贫穷就命运与天命决定的,人是无能为力的。十七八岁是一个灵魂觉醒的年龄,自以为业经沧桑,多愁善感的年龄。我们曾经以为很恐怖或者很美好的事情,比方说高考比方说上大学,只不过是在被恐惧或者被憧憬的时候被放大了而已,等我们经历过了,也就释然了。感谢以往帮助支持我的亲朋,感谢马香娟老师能给每个人这样的机会。感谢我冗长的高中生活。以及和我一样经历的段晶童鞋的鼓励!以及照顾我的黄瓜!不管是为了什么,我们都必须为自己努力!!!
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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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