夜已深

夜已深,睡意全无,耳边听着 Take Me To Your Heart ,闭上眼睛,思绪又回到了两年前的大学宿舍。想起了可爱的小五,可恶的老四,想起了小白的电脑桌,宿舍那个朝向北面的门口,我的床铺上被子堆在床尾,真的想去恒恒他们宿舍看看,但是想到这我的头很痛。我再也回不去了,那已经成为了历史成为了回忆,今生今世再也不可能回到那个时段了。转头看窗外,外面的街道灯光比以往暗了许多,也许是昨天的雷雨作为吧。身处陌生的城市。和刚认识不久的同事在一起并肩奋战。脑子里,没有了自己喜欢的她,只有对于父母故乡的怀念。每天过着黑白的生活,努力压抑自己心中的孤独感,强迫自己不要怀念以前的美好时光。这些都是为了什么,生存吗?不,我已经想清楚了,这不是我想要的生活,我要改变这一切的一切,回到故乡,回到父母亲人的身边,让我的生活有声有色。

人就是这样非常奇怪,当你身处某一阶段的时候,你不会觉得那段时光有多么美好。就像我上大学时觉得还是高中好,需要做的事情很少只需把所有注意力集中在学习上就好,那时就盼望毕业,可以自己挣钱,买自己想要的东西,可以回避那种考前拼命记忆老师给出参考试题的日子,可以有自己的工作,可以专心的研究代码。毕业后我努力争取,奋力前行,现在可以说是实现的当时的梦想。可是我过得不快乐。也许只有不快乐的时候人才会回忆以前的美好时光。

从明天开始努力,争取一个月之内摆脱现在令我心烦的生活。

就是很羡慕九十年代左右的孩子们的生活。感觉他们的思想行为各个方面都和我们这些八十年代的孩子不一样。我就是欣赏他们对待生活那种态度,喜欢听他们爱听的歌曲,喜欢他们的服饰,发型。可能我也算是过时的人了,如果穿上那打了很多补丁,两条腿不一样的牛仔裤,把头发染成别的颜色,可能那就不是我了。也许将来为了和我的娇妻配套,我会穿上另类的服饰,也可能会染一个很有个性的头发出来。


电池马上没点了,就只能到这里了,话说出来就舒服多了。

2007年7月18日 0点00分

重庆

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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