又是别离时

本文记录了一次令人难忘的离别经历,在车站的每一次相遇与分别都承载着深厚的情感。从眼神交流到无声的安慰,再到火车缓缓启动,两人之间的不舍与承诺构成了这段故事的核心。

别离

    隔着火车的车窗,我看见你的眼泪慢慢的滑落下来,一直流到我的心里,渗透进这几天的每个片断中。以前看见你流泪的时候,我都是手足无措的感觉,但这次我要坚定的在你的身边,即使只能用唇语告诉你,亲爱的,不要哭了,我们很快还会再见面。
    火车慢慢的驶出了我的视线,眼角也渐渐有点模糊的感觉。离开月台的时候,对这个地方充满了惆怅。在这里,我在人群中搜寻过你,拥抱过你,亲吻过你;在这里,我见过你失声的哭泣,和你不舍的拥抱和接吻,目送你再一次离开我的身边;在这里,我满怀希望的踏上南下的火车。这里,有我们的欢笑,有我们的泪水,有我们在寒风中互相取暖的身影。这里,如此不舍,又如此难过……
    在回学校的路上,我昏昏欲睡,分不清这是现实还是梦境。短短的三天,对我来说仿佛是一个世纪,但仍然如此短暂,转瞬即逝。你的身影,你的笑容,你的调皮的模样,让我怀疑现在我才是在梦境中,也许睡醒了会发现你就在我的身边,傻傻的对我微笑^^
    上天给我们安排如此多的别离,是让我明白什么才是我真正应该珍惜的。所以我要感谢上天,感谢你。好想再说一次我爱你!亲爱的,我是真得真的舍不得你 !

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同也在不少候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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