时评写作的四个境界

第一个境界是把众所周知的道理讲清楚。当发生一件事,或者是某种潮流、思潮,作者有感于心,形成文字,讲属于大众第一反应的那种道理,扮演大众代言人的角色。这类文章最多,竞争也最激烈。其取舍标准,大致有两条:一是文字功夫过硬,二是带着感情讲道理。它们是时评的塔基,也是社会良知和公众态度的晴雨表。
  第二个境界是讲出别人想不到的道理。无论“发前人所未见”也好,“剑走偏锋”也好,它追求的是思维的乐趣,而在道义感上比第一类稍逊。作为报纸评论版,这个境界的文章不能没有,否则如泥塑木胎缺乏活气;但也不能太多,否则就显得太另类,也不庄重。
  第三个境界是权威。这需要组合材料的能力、逻辑和方法。评论文章的高低,关键在于掌握的信息量。“道理”是需要信息量来支撑的,也就是我们常说的“举例子”。但是,若仅仅停留在举例子的层次,也就是一般的议论而已,无法达到权威。所谓权威,首先是你得比别人知道得多,而且你还得把你知道的合理地组合起来。只有好的逻辑和方法,才能够把掌握的信息有效地组合起来,进而形成权威结论。
  第四个境界,也是评论的最后一个境界,叫做情怀。鲁迅可以“哀其不幸,怒其不争”,后来者再学,固然也可以“哀”“怒”得形似,但其间微妙的分寸感,就很难把握了。就说“哀”“怒”,绝非平白地“哀”过来“怒”过来,怒则发冲冠,哀则泪如雨下,到头来怒还是怒,哀还是哀,两根线拧不成一股绳。只有鲁迅,那种让你难以言说的混合,才真正当得起情怀二字。
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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