做人之上品

本文探讨了成为杰出人物所需的七个方面:胸襟、胆略、谋略、才识见解、情操、技能及手腕,并提出了通过立志、博学、审问、慎思、明辨、时习、笃行来提升自我。文章强调了才识见解的重要性,认为这是达到人之上品的关键。

胸襟胜人

胆略胜人

谋略胜人

才识见解胜人

情操胜人

技能胜人(技巧)

手腕胜人(方法论)

要做到这7点,就要"立志 博学 审问 慎思 明辨 时习 笃行"过这7道工序去练自已.

做人要"辩证法"去做人,不能执著于一孔之见而自以为得之,实则误之.

要点在于才识见解胜人,才能在各个方面独特立行,人之上品.

高山行止,虽不能至心向往之,一生之前进的方向.

但何等不易,做一饭之徒好做.

要广 博易,还要深思难;深思易,有见解难;有见解易,能缜密系统难;能缜密系统易,能指点行为难;能指点行为易,能总结经验反省思辩完善难. 知行合一,知行相辅.

宁静冲谈之,任何学问的最终点是"哲学"

做人最到最高境界也就是哲化了.

这也许就是"独立千仞山,观亿万沧桑变化;伫立熙攘人,见世间人情纷争;

     手中一棋子,下数十载春秋棋局;入天下黄泉,独特立行独茫茫.

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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