关于碧螺春的产地之西山岛 【苏州 太湖 西山岛 为寻找一份宽阔】

本文讲述了作者在苏州太湖西山岛的一次旅行经历,特别关注了在沉思湾寻找开阔之地的过程,包括日出拍摄尝试、徒步探索及最终在岩石间拍摄的体验。尽管未能如愿拍摄日出,却意外发现了隐藏在护堤下的礁石美景,通过这次经历感悟到错过有时也是缘起。

转载自:http://www.xishan100.com/article.php?act=detail&id=61


到苏州太湖西山岛,为寻找一份宽阔。

   

   宽阔的地方,不会有太多的杂乱,简简单单,一如人的胸怀。

  

   到西山岛的那个下午,天气很阳光,通往西山岛的桥很长很美,桥的西边有一个小村子叫沉思湾,很有诗意的名字。

   选择沉思湾下榻,是因为这个小村子,就座落在小岛的北部偏西的地方。在这个位置,可以很从容地看斜落的夕阳,从太湖遥远的地平线上隐去。或者也可以在翌日早上,从这里拐过北部距离两三公里的道路,看到东边的日出。

  

   我想象,如果红日从太湖东方的地平线升起,那将是一种怎样令人欢乐的景象啊!

   头天晚上,我对店家说,帮忙把电动车充好电,或许我们会起个大早,跑到岛的东边去看看,店家满口答应。

  

   可是当我和可儿兴致勃勃地大早醒来,到院子里一瞧,却没有电动车的影子!店主难道是怕我们骑车跑掉不成?看着渐亮的天儿,我们决定徒步前往。

   开门远望湖上,原来赶上个阴天!看来日出是拍不成了,但是这种阴沉沉的天气,不正是拍慢门湖光的好机会么!

  

   本来,我们想去远处找几个渔家岸边埋设的木桩桩拍拍,可是用防护沙垒成的长长的护堤坝一眼望不到边,我们担心走到尽头,也许天就大亮了,对于并没有带中灰镜的我们,就无法拍成那梦幻一样的湖水了。于是我们扒着沙袋往湖下边一瞧,哇,原来下面居然有许多长着青苔的岩石,这不正是我们想要的么?

  

  我们在这个空无一人的、静静的早上,我们两个人,欢天喜地地奔向堤下,在岩石间东倒西歪地跳起芭蕾,把岩石做为美丽的模特,拍下了宽阔中的宁静、辽远,只有几片芦苇、几只鸭子和远处蓝色的小岛陪伴着我们。我们眼中的元素是那么少,而我们的心却是那么丰富。

 

 我想,如果我们骑着电动车,我们就不会有机会看到隐蔽在护堤沙袋下面的礁石,我们就会与这片美丽擦肩而过。有时候,错过,正是缘起。

 这一切的美,定格在2011年4月。


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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