37、走出监狱:回归社会的艰难旅程

出狱后的重生之路

走出监狱:回归社会的艰难旅程

1. 出狱后的困境

出狱后的生活并非如想象中那般轻松,许多人面临着重重困境。以Joanne Archibald为例,她从监狱过渡到中途之家,却发现这是一个糟糕的地方。中途之家有层级制度,她始终未能突破二级,无法获得外出过夜的许可。工作人员心胸狭隘,不支持她与儿子相处。

找工作也困难重重。每到一处应聘,她都要先递上一张纸条,表明自己住在中途之家且已接受面试,这给人留下了不好的第一印象,加上她缺乏工作技能,最终只找到了一份健康食品店的兼职工作,收入难以维持生计。她想继续在大学学习,却因中途之家工作人员的阻挠,无法有足够的图书馆时间撰写研究论文。哪怕是一个小失误,如忘记在签到时间后写“p.m.”,都会导致她失去周末特权。而且中途之家紧邻高速公路入口匝道,交通噪音不断,在这里她与儿子见面的机会比在监狱还少。

刚出狱时,她感到迷茫和绝望,觉得生活已毁,不知如何重新开始。有人帮她找了公寓和二手车,但她却习惯了有人为她做决定和处理事情。她申请了公共援助,却因此成为有犯罪记录的福利母亲,更加自责。她感觉自己就像被困在井里,努力往上爬却不断被打回原形。

2. 对儿子和自身关系的影响

入狱对她与儿子的关系产生了深远影响。儿子七个月大时她入狱,离开十个多月。她错过了儿子学步等许多日常小事,儿子也因她的离开而受挫容忍度低,有时会因小事大发脾气。

她入狱时为儿子录制了常唱的歌曲磁带,回来后唱歌时儿子却不让唱。多年后,儿子七岁时,她向儿子解释了小时候的事,儿子又让她每晚唱那些歌。她这才明白,那些歌对儿子来说意味着她的离开,现在儿子能通过听歌来处理当时的感受。

3. 观念的转变

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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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