读书印记 - 《我在底层的生活》

本书揭示了美国底层人民的艰辛生活,他们勤劳却难以摆脱贫困。作者描绘的社会现实引发深思,若社会阶层固化将影响长期稳定。美国社会未来走向成为时代焦点。

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这本书描绘了另一面的美国,在如此发达的国家仍有众多的底层苦苦挣扎于生存线上。呆在中层太久了,猛然看到这本书很有感情冲击力,作者描绘的美国底层人民勤劳而无法摆脱贫穷的状态让人心生怜悯。但我并不认为“免于贫穷“是种权力,即政府应该通过福利补助把不足的生活费用补起来。中国自古以来即有”救急不救贫“的经验智慧,又经历了几十年的大锅饭,再结合欧洲福利社会的现状,可见从实践上看福利补助并不是一个很好的药方。而且我不认为作者真的把底层社会描绘全面了,所以她福利社会的呼吁我并不完全认同。但作者描绘的社会现实确实是个严重问题,如果社会阶层固化底层没有上升途径,那么也不可能有长期的社会稳定。美国社会最终会走向何方呢?这确实是这个时代会面临的一个典型问题,让我们来对美国的实践拭目以待。

转载于:https://www.cnblogs.com/rgyz/p/9690460.html

内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现,项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,结合EAS的弹性权重共享和分阶段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了一个高度模块化和可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备一定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约和应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。结合Transformer编码器的表达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉和异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现和注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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