Transition On Seasons

本文记录了作者大学大四的生活点滴,包括忙碌的学习生活、对季节更替的感受以及宿舍生活中有趣的轶事,如钱包屡丢屡找回的经历和室友独特的灭蚊方式。

 

   季节交替之中,我的大四这样的开始,进行.

   很少有时间想这些问题,为什么到了大四事情多的让自己喘不过气,为什么有人积极向上,有人却蜕变成令一副模样.

   喜欢的季节是秋季,可这个暖秋让我在焦急的等待,叶子会落的,在秋高气爽的一天,云淡风高的一天,我穿着薄毛衣,听着英文歌.无论是一个人,还是follow  or  on  shoulder,我爱这感觉

 

附上qq空间里去年的文章:

    夏天在明亮的日光和黯淡的目光中远去了,秋天带来了生活延续最真实的景色和味道,我平躺在床上,在本本上敲打文字,驱赶阴湿的天气和无为的心情,我要谈到的是丢不掉的钱包和死不掉的蚊子。
   写到钱包时,我的心理是欠扁的侥幸,因为钱包一次次的丢失又一次次的失而复得,第一次是在教学楼,落在桌上,被同宿舍拣到,在我还没有反省自己的疏忽时,它就回来了。第二次是图书馆,掉在地上,被商学院的MM拣到,送到了办公室,我就在辅导员的说服教育中又拿回了钱包。第三次是又是在教室,被打扫教室的阿姨拣到,在我第二天上课时发现自己的证件挂在门卫处,为了避免尊容被人瞻仰而造成出名现象,就速速将它再次拿回。第四次是在昨天,我由东校去中心校区看望淄博一中校友们,又将钱包丢掉,目前丢失地点还不能查证,发现钱包丢掉后,心情郁闷,遂在饭桌上暴饮暴食,仗着没有钱包还多喝了一瓶啤酒,之后又向庞浩讨要两块钱坐车满载而归,刚回宿舍,同班打来电话说在校门口拣到钱包,是否急用,并欲敲诈me一顿饭,我一边激动的感谢老天不长眼一直保佑我这粗心大意之人,又一边万分感谢这厮并说现在人心真是大大的坏掉了。这就是钱包的故事。
   我真心感谢这些拾金不昧的人,李敖在北大的演讲中说现在的人心真的坏掉了,我看没有,起码我钱包遇到的人没有,我也是好人,每到我想到这些人时,我都想做点善事,或者不信共产主义,改信基督或者佛教。
   下面是蚊子的故事,宿舍有一趁人,办了不少屌事,青岛的夏天是多蚊的,通常大家都是在蚊帐里用手拍死蚊子的。忽然有一天趁人买了一打蜡烛回来,并向我们露出了一个十分诡异的笑容。到了晚上大家对于趁人的举动无不称叹,他竟拿着根点燃的蜡烛在蚊帐里杀蚊子,“扑”一只蚊子死于烛火之中。“啊哈-哈-哈”“这是我想出的新式化学灭蚊法——燃烧”,那几天趁人每晚都“战斗”到半夜,所以严重睡眠不足,白天上课总睡觉,由于疏于防范被教室里的蚊子叮了满身的胞。我劝他不要这么夜战,还是采用防守战略。可他却恶狠狠地说:“不行!我要报——仇!”我说:“可是此蚊非彼蚊,你杀的又不是教室里咬你的蚊子,算什么报仇啊。”说到这趁人眼里突然放了光,“你有所不知,都是在同一校园里混的,我就不信它们没有什么血缘关系,说不定寝室里的这些蚊子就是咬我的那些的三姑六婆,侄儿侄女什么的,最好是儿子孙子,我断了它们的后。”晕!我顿时无语!还能想到断后的事,看来趁人与蚊子已经产生了刻骨仇恨.但后来的一个晚上趁人虽杀敌无数,但把自己的蚊帐给点了,自此以后,我们说什么也不让趁人用燃烧法灭蚊子了,因为我们担心有一天也会像蚊子一样被趁人给点了。
    几天以后的一个早上醒来时发现一只蚊子躺在趁人枕边,死了。我说:“你现在越来越厉害了,竟然能轧死蚊子。”趁人看了看自己全身的胞,然后先是幽幽地说:“它是撑死的!”继而咬牙切齿地把那只蚊子捏成了团儿,手上满是血,看来趁人也许说的对,那只蚊子可能真的是撑死的。哎,医生建议:忌暴饮暴食,应少食多餐。看来也适合蚊子。如今已过中秋,晚上还是偶有蚊子来叨扰,但寡不敌众,宿舍的也么个们通常是一闻其声,便揭竿而起,当然杀敌最勇的还是趁人。这是蚊子的故事。
  基督用一把圆规为人类划定了他要创造的世界,我在我的空间里随意的堆砌我的想象和自由,它不会给我以能感到的回馈,但也许能伴我涉越人生苦旅中艰难的沙漠,痛苦的沼泽,忧伤的渊薮。

转载于:https://www.cnblogs.com/abob/archive/2006/10/13/528135.html

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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