[转载] 没有不受伤的船

在有着悠久造船历史的西班牙港口城市巴塞罗那,有一家著名的造船厂,这个造船厂已经有1000多年的历史。这个造船厂从建厂的那一天开始就立了一个规矩,所有从造船厂出去的船舶都要造一个小模型留在厂里,并把这只船出厂后的命运刻在模型上。厂里有房间专门用来陈列船舶模型。因为历史悠久,所造船舶的数量不断增加,所以陈列室也逐步扩大,从最初的一间小房子变成了现在造船厂里最宏伟的建筑,里面陈列着将近10万只船舶的模型。

所有走进这个陈列馆的人都会被那些船舶模型所震慑,不是因为船舶模型造型的精致和千姿百态,不是因为感叹造船厂悠久的历史和对于西班牙航海业的卓越贡献,而是被每一个船舶模型上面雕刻的文字!

有一只名字叫西班牙公主号的船舶模型上雕刻的文字是这样的:本船共计航海50年,其中11次遭遇冰川,有6次遭海盗抢掠,有9次与另外的船舶相撞,有21次发生故障抛锚搁浅。每一个模型上都是这样的文字,详细记录着该船经历的风风雨雨。在陈列馆最里面的一面墙上,是对上千年来造船厂的所有出厂的船舶的概述:造船厂出厂的近10万只船舶当中,有6000只在大海中沉没,有9000只因为受伤严重不能再进行修复航行,有6万只船舶都遭遇过20次以上的大灾难,没有一只船从下海那一天开始没有过受伤的经历……

现在,这个造船厂的船舶陈列馆,早已经突破了原来的意义,它已经成为西班牙最负盛名的旅游景点,成为西班牙人教育后代获取精神力量的象征。

这正是西班牙人吸取智慧的地方:所有船舶,不论用途是什么,只要到大海里航行,就会受伤,就会遭遇灾难。

如果因为遭遇了磨难而怨天尤人,如果因为遭遇了挫折而自暴自弃,如果因为面临逆境而放弃了追求,如果因为受了伤害就一蹶不振,那你就大错特错了。人生也是这样的,只要你有追求,只要你去做事,就不会一帆风顺。

我们的人生,就像大海里的船舶,只有不停止地航行,就会遭遇风险,没有风平浪静的海洋,没有不受伤的船。

本文转自xiaotie博客园博客,原文链接http://www.cnblogs.com/xiaotie/archive/2011/02/06/1949440.html如需转载请自行联系原作者


xiaotie 集异璧实验室(GEBLAB)

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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