死亡

刚才淋浴的时候,闭着眼,热水从头上往下冲下,脑海里突然闪过死亡的情景,想着死亡以后,什么都没有了,百年以后的世界和我一点关系都没有了,甚至也不会有我存在过的任何痕迹,世界还是继续运行,只是我再也看不到了,瞬间强大的恐惧感充满我的全身。

那种感觉不知道怎么描述,于是上网查了查,发现有我这种想法和体验的人大有人在,有的人是感觉空虚,有的人是感觉恐惧,有的人是压抑。

看到有人说,小时候,一想到有鬼,很害怕。长大了,发现没鬼,更恐怖。

搜索了一堆也无法解除这种恐惧,只能靠转移注意力,不去想这件事情,才能平静下来。看到有人讲濒死体验的,有看到上帝,看到逝去的亲人,看到另一个美好的世界。

我希望这是真的,但我所受的教育体系告诉我,我更倾向相信那些濒死的人,都只是心脏暂时停止了跳动,大脑其实还在运转,导致自己看到很多美好的事物,最后被挽救了回来。

真正的死亡,应该是大脑和心脏都停止的工作吧,意识也消失了,突然意识到,我可能害怕的是意识和记忆的消失,即使我身体不死,假如我什么都不记得了,那我可能也已经不是我了。

有时候我也会想,现在的我和以前的我是不是同一个我,翻看以前写的东西,有的东西会有一种很陌生的感觉,因为已经不记得当时为啥写这个东西了,就像是看别人写的东西一样。

有时候甚至有一种很奇怪的感觉,我发现现实里面的朋友,甚至亲人似乎和我印象里面的不太一样,说不上来的一种感觉,很奇怪。

不知道是不是什么心理疾病,暂且记下来,以后再有类似想法再回来看看。

 

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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