10、古埃及上埃及埃德福地区土地 tenure 制度探秘

古埃及上埃及埃德福地区土地 tenure 制度探秘

1. 豪斯瓦尔特纸草文献中的土地交易

豪斯瓦尔特纸草文献(P. Hausw.)是研究上埃及私人土地 tenure 情况的重要家族档案,记录了公元前 265 - 208 年的土地转让和婚姻情况。这些文献中的大部分男性都拥有“埃德福的荷鲁斯牧人”这一称号。

1.1 土地类型与位置

  • 土地类型 :转让涉及的土地类型主要有“法老土地中的高地”和“埃德福的荷鲁斯神庙地产中的岛屿土地”,地块之间常有庭院。高地是指洪泛平原上地势较高的普通盆地灌溉土地,而岛屿土地靠近河流,每年变化较大。
  • 土地位置 :埃德福捐赠文本帮助我们确定,这些土地位于埃德福诺姆南部地区,在杰贝勒 - 西尔西莱以南约 12 公里处一条非常狭窄的可耕地带上,靠近瓦迪 - 沙特 - 里加尔,这里是通往努比亚的古路线起点。部分纸草文献将土地定位在“埃德福诺姆西部的南部地区”,还有文献提到这里有一个市场,推测附近有一个小村庄。

1.2 土地转让情况

  • 转让对象 :转让发生在拥有“牧人”称号的男性之间,或者这些男性与女性之间,具有明显的家庭背景。许多转让同时涉及两块或更多的神庙土地和皇家土地,但目前尚不清楚皇家土地和神庙土地在此处的区别。
  • 社会经济意义 :这种牧人定居在一个地区的模式强烈暗示了土地持有模式的社会经济连续性。埃德福可能与放牧有特殊联系,狭窄的可耕地带可能促进了当地的放牧活动。此外,豪斯瓦尔
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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