酒弄人生

酒弄人生

这场繁华,依旧梦一场,还是这句陈旧的词语,说不清它的秘密,也忘不掉那一刻执笔。

23号我很开心,虽然结尾有如我的小说有烂尾倾向,依旧记住了这一天。

做错的事就错了,不会推脱,我会记住,会去承受自己做错的每一样后果。

心情有些沉重,但我想,你会懂,心结逐渐打开。

这篇文字,源于最近一周的压抑,也借此讽刺所有质疑司南文风的人。

饮酒行:

文/失路司南

清冽酒,刺骨香,两两相忘,忘掉一世癫狂。

烧愁醉,断心肠,肠肠寸断,断在今生路上。

夏残香,清留烟,代代轮回,回不了孤独坟。

握兵笔,持繁华,袅袅炊烟,燎乱满纸胡言。

欲问青天意,奈何天不语。布衣岂奈何?浮云高山去。

我劝君借酒烧杯愁,君笑我三生久中酒。我劝君借酒烧杯愁依旧,君叹我三生不回眸。

何必苦中求,命中注定终究有,我劝君解马纵天涯,君指我梦未醒人又醉。

凭栏望月处,清秋满西楼。广寒不解饮,我劝影举杯。

圣贤皆寂寞,谁晓帝王心。有朝一日风云起,必上青天买一醉。

青衫白马行,仗剑侠义路。剑鞘但凡为君开,不染碧血头不顾。

茫茫天地间,日落山路边,曲折斗转十八弯,一人一马一剑。

喝黄酒,喝琼酒,喝御酒,喝仙酒。酒酒皆不顺,醉里寻花酒。美人如玉傍身侧,燕语莺啼梦不休。

英雄末路又何妨,阎王殿下照风流,举杯劝君一杯酒,管它阴曹或仙宫。

大丈夫何须留恋物,红颜终须老,粪土千金侯,劝君更尽一杯酒,又笑不尽天下乐事,叹不尽陌上沧桑,不如饮酒百万两,酒醒纵横一沙鸥。

星辰变,默无言。万里处,高山尽处依有路,不叹日月蹉跎过,只惜一刻突无酒。

无肉使人瘦,无竹使人俗,不俗若无酒,笑他假风流。

小说停笔,散文停笔,但凡与文字有关的东西,这一刻都已经封存。

司南依旧很明亮,虽然很累,但依旧如此耀眼。

我不苛责自己,饮一杯酒,醉一次,我们依旧是朋友。

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值