考研政治---马克思主义基本原理概论---绪论

马克思主义理论与实践

1马克思主义理论体系包括马克思主义哲学,马克思主义政治经济学和科学社会主义。

马克思主义哲学是科学的世界观和方法论,是马克思主义全部学说的理论基础。
马克思主义政治经济学是运用马克思主义哲学原理去研究社会生产关系及其发展规律的科学。它通过对资本主义生产方式的内在矛盾,运行机制和发展规律的深刻分析,揭示了资本主义剥削的秘密和它必然被社会主义所代替的历史命运,是马克思主义的主要内容。
科学社会主义直接体现了无产阶级利益和共产主义理想,是马克思主义的理论目的,理论归宿和主要标志。

2马克思主义的立场是以人民为中心,一切为了人民,一切依靠人民。

马克思主义的基本观点是关于自然,社会和人类思维发展一般规律的科学认识。
马克思主义的基本特点是实践基础上科学性与革命性的统一。
马克思主义的基本方法是建立在辩证唯物主义和历史唯物主义世界观和方法论基础上的思想方法和工作方法。

3马克思主义哲学与唯物主义旧哲学的根本区别在于实践性,实践是人类能动地改造世界地社会性的物质活动

4《唯物主义和经验批判主义》是列宁批判唯心主义哲学思潮,阐明马克思主义科学世界观的重要哲学专著。

《帝国主义是资本主义的最高阶段》是列宁系统阐述关于帝国主义理论的重要著作,深刻地论述了帝国主义必然灭亡的发展趋势,揭示了帝国主义时代政治与经济发展不平衡的规律,指出帝国主义是无产阶级社会革命的前夜。
《国家与革命》是列宁系统阐述马克思主义国家学说,无产阶级革命和无产阶级专政理论的重要著作。
《论新经济政策》丰富和发展了科学社会主义理论,为经济文化相对落后地国家探索社会主义建设道路提供了宝贵借鉴和有益启示。

5共产主义社会的三大特征:物质财富极大丰富,人民精神境界极大提高,每个人自由而全面的发展

6黑格尔认为,发展具有过程性,所谓过程就是产生,发展,再到灭亡的阶段,马克思主义批判地继承了黑格尔的观点,认为一切事物都是以过程的形式

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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