从string一词感受从字母象形到语义生成的底层逻辑

英语单词string的词源及结构分析

英语单词string,表示相对较线的绳子(细绳)、线、弦或一连串的东西,在编程语言中,通常用于表示【字符串】这样的概念或数据类型,它的相对较为详义的含义如下:

  • string n.一串;线;弦;一系列;字符串;一连串;(管弦乐团的)弦乐器,弦乐器组;细绳;带子;一批;特定条件(或限制) v.系;悬挂;扎;用线(或细绳等)串,把…连在一起;给…装弦 a.线的;弦乐器的;线织的;由弦乐器组成的

那么,string为什么会用来表示“细绳,线,弦”这样的含义呢?我们该如何理解和记忆这个单词的词形和一系列的含义呢?

事实上,我们可以从字母象形,词根词缀,词源等多个方面来分析或剖析这个单词,但它最底层的基本语义和逻辑起点,个人认为,主要还是来自于字母象形这一词源的最终源头,因为字母象形的原则运用,是符合人类发明创造工具的便利性原则或成本因素考量的,人类发明工具,是为了方便自己,而不是为了为难自己,自己给自己找麻烦,所以,很明显,形象思维比抽象思维更符合人类的基本需要,万丈高楼平地起,如果形象思维和抽象思维共同构成英语语言或英文词汇的大厦,那么形象思维及其运用,一定是这座大厦的基础或基石,否则,它就是反人性的,一开始就是面具可憎的,让人难以接受和使用的。

根据创建或构造英语单词的首字母原则,可以很容易看到,string一词的核心含义,来自于首字母s,显然,这个首字母是其本身S形相关事物的映射或象形,最简单的,我们可以找出三个比较典型的单词:

  • 【1】snake n.蛇
  • 【2】soft a.软的,柔软的
  • 【3】silk n.丝

是的,S就是蛇的形象,对于单词snake同样符合首字母象形原则;是的,S就是丝、细丝、蚕线的形象,或者蚕这种蠕虫的形象,它同样符合首字母象形的原则;soft,是形容词,相对于名词来说,相对抽象一些,但我们知道,形容词表达或通常用来描述具体事物的特征或突出特点,它的本质,通常还是来自于名物,所以,个人认为,soft表示“软的,柔软的”这样的含义,本身其实是字面含义中指向的特定事物或名词性含义的引申义,所以soft一词同样应当符合首字母象形原则,S,应当表示某种或几种典型

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,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备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。
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