12、古代海军征兵制度与相关规定解析

古代海军征兵制度与相关规定解析

1. 海军征兵基础规则

国王拥有海军征兵的指挥权、禁令权,并能确定人们在海军服役中的职责。当国王要求时,人们不应拒绝参与海军征兵,即便要服役到国土尽头,因为这既满足国王的需求,也让人们从中受益。所有男性都需按国王承诺的平等比例服役。

1.1 人员统计规则

  • 海军征兵令下达后,人们要记录人员数量,不能拒绝他人统计以确保分配更准确。
  • 战舰区负责人应要求人员集合和宣誓。若有人未到,到场者可代表未到者计数,未到者若接到通知则需履行相应服役义务。
  • 统计时,每个人应包括自己、需为征兵做贡献的家庭成员,以及未支付自由酒的被释放奴隶。
  • 被释放奴隶若有能力应自行贡献,否则由其主人承担。
  • 每个有三岁以上孩子的人都要将孩子计入统计。逃避统计、在不同地区游走且不履行义务者将被宣布为不法之徒。
  • 若有人帮助家庭成员逃避宣誓,若有奴隶,国王代表可没收奴隶;若有多奴隶,国王代表可挑选;若无奴隶,需为每个逃避宣誓的家庭成员支付三马克罚款。

1.2 动员与豁免情况

  • 全面动员时,每七人中应有一人装备好服役。若有更优动员条件,所有人都将受益。各地区需按与国王的约定提供相应数量的船只。
  • 以下人员可免征兵贡献:主教及其牧师、执事;弥撒牧师及其妻子、神职人员(若家庭有更多人则需为其他人付费);国王代表及其妻子、奴隶;麻风病人;健康不佳的奴隶(需带到集会提供,若无人愿意接收且未满四十岁则免贡献);在特定地区被共同给予自由的人;因贫困依靠家庭支持的人;扫墓者(除非因债务
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异常处理机制。 该实践项目揭示了深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季节性分解等预处理步骤,这对预测精具有决定性影响。 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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