30分钟的梦境

博主在一次早晨醒来后的短暂时间内,连续经历了多个梦境,并将其比作编程的过程。从梦境中获得灵感,探讨了梦境与编程语言之间的联系。
今早6点多醒来,发现很早,调好闹钟8:05,继续睡(闹钟都是8点05,一般8点15出门,8点25赶到学校吃早餐,8点45上班),8点05我被闹钟吵醒。想着再咪2分钟吧,就这样我的梦境开始了。

第一个梦境,我回到了学校,还做给团队的成员做了个报告,最后我看看表7月17日,感觉很困惑我不是8月17日实习结束吗。(梦境中记忆有问题),第三个月和第四个月工资还没拿呢,我说都没说一声就这样跑了,太不负责了吧。陷入深深自责中,第一反应就是赶回去,看时间8点25,这我死都不能赶到8点45赶回来上班啊。第二反应,打电话请假,于是翻电话本,翻着翻着觉得很不对劲,第一团队怎么那么少的人,第二我怎么不记得我是怎么回来的。于是醒悟到这是在梦境里。于是决定要跳出梦境,我记得跳出梦境的方法只有自杀,于是果断的结束了自己的生命。

第二个梦境,第一个梦境出来,并没有回到real world,而是进入了乱七八糟的世界,具体内容记不清了,反正最后完成任务就进入第三个梦境。

第三个梦境,我在一个不断滚动的圆桶里,不断的滚,听到外面嘈杂的声音,自己头晕晕的,知道这绝不是现实世界,kill myself

第四个梦境,这个不记得了

第五个梦境,进入不知道一个不知叫什么名的电影或电视剧的剧情里,自己是男主角,站在路边看到一辆婚车一闪而过,不知哪里来的意识,任务就是抢婚。经历千辛万苦之后也没抢成功,也没见到新娘(幸好没见到,也没抢成功,不然我会不会自杀就说不定了),于是进入第6个梦境

第六个梦境,do something。任务失败决定退出,这次不是我自杀了,首先一个小孩撞墙自杀,撞了三次没成功,血都没留,第四次撞出血了,晕倒了,但没死。然后是一个小学同学的影像在自杀,割腕自杀,第一次割得不深,他不想做个饿死鬼,割了之后在那啃面包(用眼泪下面包),啃完之后,深情的望着我说怎么还在这,只好告诉他,因为他还没死,于是用力一大刀,返回了。

之后连续经历了几个梦境,都比较短,没什么特色,也没什么印象了,就这样回到了real world

real world:突然醒来,下意识的马上看时间,8点35,马上弹起来,穿衣服、洗脸、刷牙,穿鞋出门,在KK面包店买个个面包赶往office(可怜我又只能吃面包了),9点赶到了office。幸好比较宽松。

打开电脑写了这篇日记,现在已经9点26了。

之前看的《盗梦空间》,从程序员的角度来看,编梦的语言一定是面向过程的,只有简单的函数调用与被调用,只有return,连goto都没有。调用函数进入下一层,被调用的函数用return返回到调用函数,或者外界迫使其return。

今早的梦是抽象编程语言实现的,不单单是调用函数,函数的参数也是梦境,return不一定是返回到上一层,而是return一个函数,也就是一个新的梦境。模拟下今天的30分钟梦境。

function realWorld{

This is real world. (Time:8:05 AM Place:bed Status:sleep)

z();

real world:Time:8:35 AM place:bed Status:wake up

}

function z(){

do something

return Y();

}

function Y(){

do something

return X();

}

.......经历若干次梦境

function A(){

do something

goto realworld;

}

real world是不是就是真的最顶层的函数呢?有没有最顶层的函数呢?如果我们死去的时候,是return到哪去呢?Real world is really real world?也许真的有轮回。前世的因后世的果,我们的灵魂在各个梦境里面游荡,没有尽头。经历着各种不一样的人生。现在9点46,不写了,back to work
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
皮肤烧伤识别作为医学与智能技术交叉的前沿课题,近年来在深度学习方法推动下取得了显著进展。该技术体系借助卷积神经网络等先进模型,实现了对烧伤区域特征的高效提取与分类判别,为临床诊疗决策提供了重要参考依据。本研究项目系统整合了算法设计、数据处理及模型部署等关键环节,形成了一套完整的可操作性方案。 在技术实现层面,首先需要构建具有代表性的烧伤图像数据库,涵盖不同损伤程度及愈合阶段的临床样本。通过对原始图像进行标准化校正、对比度增强等预处理操作,有效提升后续特征学习的稳定性。网络架构设计需充分考虑皮肤病变的区域特性,通过多层卷积与池化操作的组合,逐步抽象出具有判别力的烧伤特征表示。 模型优化过程中采用自适应学习率调整策略,结合交叉熵损失函数与梯度下降算法,确保参数收敛的稳定性。为防止过拟合现象,引入数据扩增技术与正则化约束,增强模型的泛化能力。性能验证阶段采用精确率、召回率等多维度指标,在独立测试集上全面评估模型对不同烧伤类型的识别效能。 经过充分验证的识别系统可集成至医疗诊断平台,通过规范化接口实现与现有医疗设备的无缝对接。实际部署前需进行多中心临床验证,确保系统在不同操作环境下的稳定表现。该技术方案的实施将显著缩短烧伤评估时间,为临床医师提供客观量化的辅助诊断依据,进而优化治疗方案制定流程。 本项目的突出特点在于将理论研究与工程实践有机结合,既包含前沿的深度学习算法探索,又提供了完整的产业化实施路径。通过模块化的设计思路,使得医疗专业人员能够快速掌握核心技术方法,推动智能诊断技术在烧伤外科领域的实际应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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