关于我的2106

本文通过几个典型例子,如减肥、转行编程、恶补英语等,揭示了人们在新年伊始时设立目标,但在实施过程中遇到困难而放弃的现象。文章探讨了这种现象背后的原因,并反思了人们在面对挑战时的心态。

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转眼间2016走到了尽头。人们需要仪式感,所以无论情不情愿,总要和过去的自己诀别一番。尽管你我都知道,明年不会是一个更新的自己,只会是一个更老的自己。

只是当你在午夜检点行藏,追忆过去的365个日夜,回想年初制定的那些计划,有太多的事情值得仔细思量。

知乎是一个让人着迷的地方,人们用各式各样的方式展示他们的博学、美丽和健康。优快云也是一个讲道理的地方,在这里一切都可以找到方法和经验。所以你看到这里程序员谈笑风生年入百万,健身狂六块腹肌也只一般,营销有秘籍,美容有秘方,屌丝逆袭太简单。好像美腿美颜都不是天生,世上无难事,只要肯登攀。

这一切都让人产生错觉。于是我们立下许多flag,仿佛自己也能跟他们一样。

你说自己要瘦成一道闪电,要从120减到83。你办了健身卡,加入夜跑团,心心念念就是自己的计步排行。你每天拍一张照片想见证一个奇迹的诞生。有没有瘦有没有瘦,你特意等了两周才站上体重秤,上面写着61kg。哗,你的三观就此崩塌。你不到一个月就坚持不下去了。该吃吃该喝喝,人生贵在适意过,微胖一点又如何?半年后你忽然想起健身卡上还有几千块钱,心想别浪费了,然后发现健身房烟消云散老板已不知去向,原来的门脸换了主人。老板娘一脸粉饼一脸热情,美女美容吗,办个卡吧?

你说未来是互联网的天下,要转行当程序员,上追马化腾下追温赵轮。你买了算法导论和21天精通C++,从谭浩强看到 Bjarne Stroustrup。一入编程深似海,你终于在第20天的时候撑不住了。在此期间你的学习目标从C++、java换成了python,在下载盗版Visual Studio的时候中毒丢失了所有的种子。你备受打击,原来教程里都是骗人的。你打开一个新世界说了句“hello world”,世界回了一句“get out SB”。你灰溜溜地卸载VS,重新装上了最爱用的360软件管家。

你说要恶补英语提升职场价值,李阳疯后舍你其谁。你下载了沪江英语和哈利波特原版小说,每天在有道上秀出自己羞涩的发音,得到85分的评分。你在地铁上枕头上马桶上背单词。你追随奶爸的脚步刷着书单,最后变成了奶带逛。终于你的哈利波特永远停在了第一章,词汇永远在5000打转,听力就像罗永浩说的听了3000张英文唱片除了fuck什么也没听到。你搞不定任何一个多音节单词的pronunciation,只有第一页的abandon没齿难忘。

蘑菇叔曾经说为什么地铁上都是学英语的而不是其他,因为学英语是失败了也不心疼的。我们已习惯一次次的跳票和失败,有些事你我早已心知肚明。我们都是平凡人,在牛人出没的地方有了自己也优秀的错觉。如果一个人是因为看了优快云上的知识、经验和见解才开始计划,那么十有八九是坚持不下去的。坚持是种稀缺品。我们能坚持的常常只有平庸。那些能够成功的人,往往早就养成了成功的习惯,不会等到知乎的出现。

哈哈,是了。 这不是生活的真谛,却是一个残酷的真相。我们都是平凡人,平凡到一年的生活真的可以用一句话来总结。因为除了年龄,一切都没有改变。

于是平庸的日子一年一年。我们总会在年初的时候立很多的flag,又在年末的时候亲手拔掉,开始一个新的轮回。

然而,这平凡的一年中有多少刻骨铭心的快乐、痛苦、感动和辛酸,只有我们自己知道。人的命运又怎么能跑过历史的进程,除了他又有谁能永恒?也许我们最终也会甘于平凡,但至少我们努力过挣扎过振奋过。哪怕它唯一的意义只是在夜深人静的时候,被自己感动得热泪盈眶。

一首旧作,聊寄衷肠。

白马秋风塞上,杏花春雨江南。九十还续旧因缘,世事浮云过眼。
理想绝逼是病,节操果断换钱。不当大V好多年,听取呵呵一片。
内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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