刘翔没错,退场的观众也没错

文章讨论了刘翔在世界田径赛场上的贡献及其退役引发的社会反响。作者表达了对刘翔的支持,并探讨了竞技体育的意义及公众对运动员的期望。

 

征战多年的刘翔终于倒下了,一大堆的JY和NC站起来了,黑头发黄皮肤的刘翔在世界田径赛场上留下了浓厚的一笔,我们应该感恩,祖先没有抛弃我们,就算刘翔从此退役,他也留下了一枚奥运金牌和一个世界记录,还不够吗?他也是一个人啊,人心都是肉长的,这条普遍真理难道就不适合JY和NC们了?

 

随着刘翔的退出,现场观众也集体退场,虽然我没有亲至,门票太贵啦!但是我理解你们,支持你们!亲临现场,我们就是要看刘翔,就是要看刘翔拿金牌!  如果你觉得这个太幼稚,那么我请问你,在演唱会你是要看明星还是听他唱歌,为什么模仿秀就是没有明星本人的出场费高?刘翔不在了,我看谁去啊?你跟我要体育精神?怎么不见布什给伊拉克运动员加油去啊?

 

奥运会是竞技体育,当年举办奥运的时候是为了给打仗的国家一个和平解决问题的场所,兄弟们,不用真刀真枪的干,来这里吧,拼个你死我活,不为金牌为什么啊?当JY和NC们批评我们国家用举国体制搞体育的时候,他们的思维和那些认为我们还应该留着猪尾巴的洋人一样,现在是21世纪了,运动员已经成为一个职业了,我们每天拼命敲打键盘的时候,他们在拼命训练,我们的扫大街、掏大粪(这个工种没了吧?)的时候,他们在拼命训练。当他们在赛场上拼搏的时候,我们做在一边品论三国,在这里批评国家浪费纳税人的钱办奥运。

 

说道全民运动,我们国家全民运动的水平不高吗?我们的太极拳的普及水平不高吗?体育彩票捐建的运动场所不够吗?不要总在这些方面和洋人比,我们的社会发展水平比不上他们,我们的人口也确实太多了,JY和NC们,你们不要生小孩可不可以啊?丁克也是很强大的啊!

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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