意识流(笔随心动)

FOLLOW YOUR HEART

我来到你的城市 走过你来时的路
想象着没我的日子 你是怎样的孤独
拿着你给的照片 熟悉的那一条街
只是没了你的画面 我们回不到那天
你会不会忽然的出现 在街角的咖啡店
我会带着笑脸 挥手寒暄和你坐着聊聊天
我多么想和你见一面 看看你最近改变
不再去说从前 只是寒暄
对你说一句 只是说一句好久不见

——陈奕迅《好久不见》


4月份工作以来,一直是各种纠结,一些客观的、主管的因素终于纠缠在了一起,合力将我推出了原定的轨道,看来是该我还债的时候了。去年找工作太过安逸,早早卖身,沉湎于DOTA,将自己变成一只鸵鸟。可被回避的问题终究没能自动消失,只是被推迟了,在等待一个更加汹涌的出口,而现在正当爆发时。不管怎样,路都是自己选择的,我已不能回头,错过的只能一声叹息!
我厌倦了每天做我不感兴趣的事情,缺乏生活,人生是如此的短暂,我需要做我更适合也更擅长的工作,否则我真的无法从工作中看到什么能让人愉悦的地方;可是现在换一个地方并不容易,这样我不得不面对更加紧迫的事情。问题是如此的缠绵,夙兴夜寐,以至于快无法让自己正常的思考了,或许我应该好好的清理一下这该死的思路。。。

前不久得知了ZX的事情,更使我惆怅!我极少会想起往事,因为我很少能从中看到快乐的影子。但刚才,中学时代的事情又历历在目,虽然模糊,但却还是能看见一个很粗的轮廓。在我有限的回忆中,我一直愿意相信你为自己做出的努力终有一天会有回报,也许在这个过程中你真的太累了,命运才会让你以这种方式停下你的脚步。我还记得LX的逝去,我总是不得不感叹生命的渺茫,我不知道个人的努力是否真的可以改写命运,或许,这真的只是一个传奇。更多的是茫茫众生在追逐所谓梦想时迷失了自我,终于不免庸碌的生活。我多么希望回到从前,回到我的童年,回到我的少年,可以让我在实验小学,在一中找到熟悉而又亲切的感觉,可以让我重新来过。但此间的少年已经永不复存在了,剩下的仿佛只是一具为生存忙碌的行尸走肉,直到今天仍没有找到方向,如此迷茫又不知所措。

人生是无趣的,我却还要为这无趣的生活继续漂泊,不过好在我还心存希望。虽然偶尔会有各种厌恶的情绪,会羡慕归隐的淡泊,但我并没有做好放弃的准备,我不得不反复鼓励自己去追寻一些值得的事情,至少让我这一生可以对他人有所价值。先不去想结果,想得太多会让我更加消沉,我得将自己变得足够傻,足够落寞,然后哪怕一点点的得逞都能使我更加积极,在这浮躁的花花世界求得心灵的宁静才是最后的归宿!
也许在30岁之前,我可以继续接收一无所有的状态,这该是我最后奋斗的资本了。所以,放下乱七八糟的想法,以一种至少看起来有点远见的眼光来规划这几年,错过的已经不可期了,能把握的只有明天,哪怕明天我可能会依然痛苦。


谨以自勉:

世事的起伏本来就是波浪式的,人们要是能够趁着高潮一往直前,一定可以功成名就,要是不能把握时机,就要终身蹭蹬,一事无成。——莎士比亚

Your time is limited, so don't waste it living someone else's life. Don't be trapped by dogma -- which is living with the results of other people's thinking. Don't let the noise of others' opinions drown out your own inner voice. And most important, have the courage to follow your heart and intuition. They somehow already know what you truly want to become. Everything else is secondary.——Jobs




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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