请谈谈你对这句话的理解：“所见的是暂时的，所不见的是永远的”5.3 先来先服务调度算法为什么苏联解体的时候，戈尔巴乔夫演讲的当时，电视的所有频道都在放《天鹅湖》介绍一下LSTM文本生成模型

请谈谈你对这句话的理解：“所见的是暂时的，所不见的是永远的”

5.3 先来先服务调度算法

为什么苏联解体的时候，戈尔巴乔夫演讲的当时，电视的所有频道都在放《天鹅湖》

介绍一下LSTM文本生成模型

请谈谈你对这句话的理解：“所见的是暂时的，所不见的是永远的”

这句话表达了一种关于人类感知和认知的观点。它指出，我们所能看到和经验到的世界只是暂时的、表面的，而真正深层和永恒的事物则无法被我们的感官所捕捉。

从哲学的角度来看，这句话与柏拉图的理念世界的观念有关。柏拉图认为，我们所看到的物质世界只是真实世界的投影或影像，而真正的实在存在于理念世界中。这个理念世界超越了我们的感官和经验，它是永恒、不变的，并且包含了一切事物的本质和真理。

类似地，这句话也可以解读为提醒我们，我们的感官和经验具有局限性。我们所看到的世界受到我们主观的感知和认知方式的限制。因此，我们需要超越表面的现象，通过思考、觉察和深入的思考去寻求更深层次、更真实的事物。

这句话也可以在更广义的哲学意义上理解。它提醒我们，存在着超越我们感知能力的现象和实在。例如，无形的概念、抽象的思想、情感和道德价值等，它们无法直接被感官所捕捉，但对我们的生活和存在具有重要意义。

因此，这句话的核心观点是，我们所能感知到的世界只是表象和片段，真正深刻和永恒的事物存在于超越感知的层面。通过超越感官和思考的努力，我们可以追寻更深层次的真理和意义。

5.3 先来先服务调度算法

先来先服务调度算法缩写为 FCFS （First Come First Serve）。谁先来，就先服务谁。这个算法所有地球人都能想到。因为先来先到是人的本性中的一种公平观念，而且生活实际中这种规则随处可见。例如，我们排队买东西或者办理政务体现的就是先来先到原则。

先来先到的一个隐含条件就是不能抢占，一个程序一旦启动就一直运行到结束或者受阻塞为止。这是因为一旦允许抢占，就破坏了先来先到的原则。先来先到的优点就是简单，人人都能理解，实现起来容易。而缺点则是短的工作有可能变得很慢，因为其前面有很长的工作。这样就造成用户的交互式体验也比较差。

例如，现在有两个程序： A 需要运行 100 秒， B 需要运行 1 秒。 A 程序与 B 程序几乎同时启动，但 B 就是慢了一点儿，排在A 之后执行，则需要等待 100 秒。这样 A 的响应时间为 100 秒，而 B 的响应时间则为 101 秒，从而，平均响应时间100.5 秒。那么响应时间非常慢。

就像我们排队办理事情，你要办理的事情只要几分钟就可办好，而你前面的一个人办理的事情因为复杂需要 1个小时。这个时候你要等在他后面就十分不高兴。这个时候你就想，要是每个人轮流办理 10 分钟事务的话，那多好呀。

自然，研究进程调度的人也想到了这一点，而这种轮流办理的调度方式就是时间片轮转。

很多人其实是不能活在真实世界的，他们习惯了虚假世界魔幻而又虚伪的生活，无论选择过哪个世界的生活，他们都过得一样悲惨，因此，他们无所谓生活在哪个世界。

什么叫做亚洲的聪明人，其实就是看破不说破，大家为什么要怎么含蓄，因为我们都要伪装，如果将真相大白于大众，那么这会导致一个局面，被说的人不好受，自己也没有好的下场，所以大家都很伪善，即便是睁着眼睛说瞎话，大家也会和和气气的聚在一起，谈笑风生。

为什么苏联解体的时候，戈尔巴乔夫演讲的当时，电视的所有频道都在放《天鹅湖》

苏联解体时，戈尔巴乔夫演讲的场景是在1991年8月19日晚间。当时，苏联电视的所有频道都在播放《天鹅湖》舞剧的录像，这一现象源于苏联解体前后的政治和社会情势。

首先，苏联解体的时期是一个政治风云变幻的时期，伴随着政治上的剧变和不确定性。戈尔巴乔夫的演讲是一次重要的政治事件，它标志着苏联的权力转移和政治制度的重大变革。然而，这一转变对于苏联内部和全球舞台上的观察者来说都是极具不确定性的，人们对未来的走向和后续发展充满了猜测和焦虑。

其次，苏联解体时期正值夜间，电视成为人们获取信息的重要渠道。当时的电视媒体在政治和新闻报道上具有极高的影响力，它承载着大众的期待和关注。因此，苏联电视台选择在关键时刻播放《天鹅湖》舞剧的录像，可能是为了稳定局势、缓解紧张氛围，以及通过文化和艺术的形式传递一种和平、团结的象征。

此外，苏联的文化遗产对于国内外的观众都具有重要的意义。《天鹅湖》是俄罗斯最受欢迎的经典舞剧之一，被视为苏联艺术和文化的代表之一。通过播放《天鹅湖》，苏联政府可能试图回归和强调自己的文化传统和国家形象，以稳定人们的情绪，并将注意力从政治动荡中转移到艺术和文化的领域。

总的来说，苏联解体时电视所有频道播放《天鹅湖》的现象，是当时政治、社会和文化背景下的一个特殊现象。它反映了人们对未来走向的不确定性和焦虑情绪，以及政府试图通过文化和艺术形式来稳定局势和回归国家形象的努力。

介绍一下LSTM文本生成模型

LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆）是一种常用于序列数据建模的循环神经网络（RNN）架构。LSTM网络通过引入门控机制来解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题，从而更好地捕捉序列中的长期依赖关系。

LSTM文本生成模型是基于LSTM网络的一种应用，旨在生成具有连贯性和语法正确性的文本。它可以用于生成各种文本，如故事、歌词、诗歌、对话等。

以下是LSTM文本生成模型的基本原理和步骤：

数据预处理：首先，需要准备一段足够的训练文本作为模型的输入数据。然后，将文本进行分词或字符级别的编码，以便将其转换为模型可处理的形式。
构建模型：使用LSTM作为主要的序列建模组件构建文本生成模型。LSTM单元中的门控机制能够控制信息的流动，从而捕捉长期的依赖关系。模型可以使用单个LSTM层或多个堆叠的LSTM层来增加模型的复杂性和表达能力。
训练模型：将预处理的文本数据输入到LSTM模型中进行训练。在每个时间步，模型接收一个输入（例如一个单词或字符），并预测下一个单词或字符。通过最小化预测值与实际目标之间的差异（通常使用交叉熵损失函数），模型通过反向传播算法进行训练，并更新其内部参数。
文本生成：在模型训练完成后，可以使用已训练的模型来生成新的文本。生成文本的过程通常是以一个起始词或字符作为输入开始，然后通过模型生成下一个词或字符。生成的词或字符可以作为下一个时间步的输入，然后继续生成更长的文本，形成一个循环的过程。可以使用不同的策略来控制生成文本的多样性和创造力。

LSTM文本生成模型在自然语言处理领域具有广泛的应用，例如机器翻译、对话系统、文本摘要和创作等。通过训练大量的文本数据，LSTM模型可以学习到文本数据的统计规律和语义信息，并生成具有一定逻辑和语法的新文本。然而，生成的文本可能存在一定的不确定性和错误，需要人工的后期处理和调整来提升生成文本的质量。

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