聊聊智慧这个东西之四:关于睡觉

睡觉,是很重要,非常重要,异常重要的一件事情。

这个觉,睡得好不好,往往也能体现一个人的人生智慧。

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我们大抵可以从五个方面来理解睡觉这个事情。

一是一天的时间是由白天和黑夜组成的,某种意义上讲,人的一半是在床上渡过的,或者大抵是和睡觉有关的。正是如此,所以,如果睡觉看成是一件事情的话,睡觉的时间,或者睡觉这件事情,是人一生所占时间最长、最久的一件事,自然其作用异常重要,把觉睡好,自然应当让人高度重视。具体讲来,觉睡得好不好,是和人的寿数密切相关的。长寿之人,一般在睡觉这件事情上,都有着比较好的习惯,即所谓作息规律,早睡早起等。从科学的角度讲,人一天(白天)劳作,身体必有劳累或损伤,睡觉是人得以休息和身体得到自然修复的主要方式和自然途径,无法用吃食医药等其它东西所取代。

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二是睡觉关乎梦或梦想。日有所思,夜有所梦。梦是人内心思虑和愿望的一种反映。因此,可以说,睡觉之梦和人的需求、念想、愿望、理念、理想、梦想有着本质上或内在的特定联系和趋同性。理想、梦想,对于人来说,也是非常重要的一件事。如果一个人总是做恶梦,说明这个人的生活、工作,这个人的人生可能出现了问题或者质量不高,甚至存在某种危机;反过来,如果一个人做的梦,多是美梦,则说明其身体相对健康,生活相对顺遂,理想愿望实现的可能性比较高。通常人睡觉受凉,容易做恶梦,而饱暖思淫欲,做美梦,通常是吃饱穿暖的一种生理写照;同样,通常身体病弱者容易做恶梦,身体健康、睡觉习惯良好者更易做美梦,恶梦和美梦在一定程度上是人是否长寿的一种象征和预示,一种重要指标性的存在。最后,人的梦想,或者理想,代表着人对生活和未来的展望,甚至可能是高度的憧憬和严格的规划,是人和动物的重要区别之一,很多时候,也是不同的人的素质和水平的重要体现和分野,因为人的梦或理想,其实是各不相同的,最终的实现程度也是有高低之分,也因为,梦想,是引领人向前进的关键动力或引擎,其重要性是不言而喻的。

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三是睡觉和人的学习效率或成长有关。从大脑科学和记忆科学的角度上看,我们应当高度重视和学会有效利率睡觉这件事情。人睡觉这件事,是非常机巧、有趣和充满禅意的一件事,虽然看上去什么都没有做,但并不意味着什么都没有发生,睡觉和做梦本身是非常自然的一件事情,在某种程度上讲,是和天道相通的,把觉睡好,让一切顺利发生,才是最好的天人合一的做法。

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四是睡觉的觉和觉醒的觉,其实是具有内在的相通性的。因此,睡觉这件事情,其实是和人的觉悟、觉醒的水平,是息息相关的。觉悟、觉醒是一种智慧的体现,充满了禅意和禅机,同样,睡觉这件事,也是充满了禅意和禅机的。事实上,地球上有千万种动物、生物,并不是所有的生物、动物都会睡觉,都会做梦。所以,睡觉和做梦本身,和事物演化、动物进化,和天赋能力是存在本质联系的。历史上长寿的人,有智慧的人,很多成功人士,大抵都是对睡觉这件事情,是比较重视、比较上心的。对睡觉的重视,是人的重要觉悟之一。

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五是睡觉和床是相联系的,睡觉和床充满了隐喻和象征性。某种程度上讲,整个人类的繁衍生息,都和床,和睡觉有关。两情相悦,耳鬓厮磨,生儿育女,开枝散叶,绵延万代,都和睡觉广泛和深刻地联系在一起。人生三件大事,学业、事业和婚姻大事,三者之中,婚姻和睡觉这件事情,其实是直接绑定在一起的。人生不但一半是在床上渡过的,个人通常和自己的另一半,相合为一,很大程度上,也是体现在睡觉这件事情上的。所以,把觉睡好,可以说,是直接关乎婚姻质量、家庭幸福的一件事情,是必需要高度引起重视,也是非常体现个人智慧的一件事情。

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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。
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