过日子·混日子·奔日子

面对日子有三种态度:过日子,混日子,奔日子。

  过日子的人是平常心,随缘任运,顺其自然,安于平凡,讲求平安,不计名利,不怕平淡,谓之平平安安即为福,不奢求大富大贵,躲着那大红大紫。一日三餐,按部就班,衣食住行,有条不紊,悠然自在。他们把日子叫做小日子,只要小日子过得滋润,也就心满意足,乐不思蜀了。“日日深杯酒满,朝朝小圃花开,自欢自娱自开怀,且喜无拘无碍。”这境界,颇有几分醉意。                                                    

  混日子的是颓废。或仕途不济,或商海翻船,或情场失意,于是乎屈服了,退缩了,一时间万念俱灭,心灰意懒,当行不行,当止不止,顺水流舟,由他去吧。不再追求,不再努力,不再抗争,不再奋斗,只有怨天尤人,只有慵懒无聊。他张嘴等着天上能掉下馅饼,可掉下来又总落不到自己嘴里。姑且于浑浑噩噩之中,聊以卒岁之想

   奔日子是进取心,这是一种积极向上的人生态度。有坚定的信念,有明确的目标,有十足的信心,有条件上,没有条件创造条件也要上。百折不挠,愈挫愈奋,不达目的,决不罢休;达到目的,更上层楼,一辈子总觉得有奔头。

   过日子的居多,混日子的不少,奔日子的大有人在。

   “奔”不是提倡起来的,只有内心有原动力的人才奔;批评“混”也徒劳,人到了某种境地不想混也不得不混;无须提倡也批评不倒的是“过”。社会只有创造有奔头、无法混的环境和机制,混日子的人才能改变态度过日子,奔日子。

   奔一辈子,也太累了;混一辈子,太没意思;还是好好过日子吧,这最实际,也最长久。有的人过一阵子,奔一阵子,累了倦了混一阵子,混不下去了,又重新奔。这正如江河行舟,有奔涌,有徐缓,也有迂回和曲折,总的看来,还是在向前进。“子在川上曰:逝者如斯夫”。

   过日子的人,时间只是时间,一天过了是一天;混日子的人,时间不是时间,随意掷于虚无;奔日子的人,时间是金钱,时间就是效益,时间就是事业。日子说长点顶多是“一辈子”,说短点一天就24小时;觉得快光阴似箭,日月如梭;觉得慢一日三秋,度日如年。只有雄心勃勃干大事业的人,为众人谋幸福的人,铁肩担道义的人,才珍惜一时一刻,一分一秒。

   笔者无意褒贬那类人,愿过日子的人平平安安,混日子的人得到一份慰籍,奔日子的人奔出个名堂。 

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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