7、1643 - 1645 托尔斯滕松战争中奥尔登堡邦的叛乱者:讨价还价、抗议与独立行动

1643 - 1645 托尔斯滕松战争中奥尔登堡邦的叛乱者:讨价还价、抗议与独立行动

在 1643 - 1645 年瑞典与丹麦之间的托尔斯滕松战争期间,奥尔登堡国王克里斯蒂安四世的平民臣民及其军事义务成为了一个值得深入探究的话题。本文旨在探讨农民在民兵服役方面与早期现代国家及其代表进行谈判,或者通过独立行动追求自身目标的情况,以期从“自下而上”的视角理解国家建设,这与传统的 17 世纪奥尔登堡国家历史研究中“自上而下”的视角有所不同。

奥尔登堡邦的民兵情况

奥尔登堡邦在战争期间,其各个组成部分都维持着农村和城市民兵。这是一个典型的复合国家,国王克里斯蒂安四世在不同地区以不同身份进行统治:在丹麦和挪威称王,在荷尔斯泰因则是公爵和帝国亲王。他的次子弗雷德里克在不来梅 - 费尔登大主教区担任教会管理者。

  • 丹麦本土的农民征兵 :丹麦本土最大且军事上最重要的民兵是农民征兵(opbud),它起源于中世纪的 landeværnet 和 ledingen 征兵制度。16 世纪,普遍征兵以 lægder 为基础进行组织,一定数量的房屋提供一名农民士兵。在北欧七年战争(1563 - 1570)期间,征兵制度进行了临时调整。卡尔马战争(1611 - 1613)后,农民征兵以更常备的形式组织起来,不同地区的民兵数量和职责有所不同。1620 年,民兵再次进行了重组,规模扩大到 5000 人,征兵制度与瑞典的征兵制度有相似之处,但也存在规模、结构和性质上的差异。
  • 挪威的农民民兵 :17 世纪初的挪威可能是欧洲大陆军事化程度最低的国家之一。挪威的防御主要依靠农民民兵,由地方长官指挥。虽然早期挪威农
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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