【日记】再多来点牛奶,谢谢(800 字)

正文

  早上起床洗脸,感觉脖子异常僵硬…… 感觉应该是昨晚练了过久的头转,脖子有些拧到了。还好颈动脉没什么事。

  经过实践证明,如果睡前没有色色的话,入睡会困难一些,但整体睡眠质量变好了(以至于睡相都糟糕了好多)。饶是如此,早上还是很困,在工位上以一种半睡不睡的状态维持了半个小时左右。有一种半死不活的美(笑。

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  就在这个时候,同事抱来了一箱牛奶,问我要不要拿一瓶。我本来打算拒掉的,但她说不是我想的那种,然后斜了斜泡沫箱子。里面是锡纸,有冰袋,周围的小瓶牛奶还挂着水珠。应该是很新鲜、保质期很短的那种,于是拿了一瓶(笑。瓶盖上写着生产 28 号,上市 29 号。

  写到这里,总是觉得自己对牛奶真是有一种莫名其妙的执念。尤其是冷藏的酸奶,简直是治疗不开心的利器。可惜房间里没有冰箱。

  下午听斯说,他买了一个酸奶机,听起来好高大上的样子,这周末去帮他学自行车的时候顺便研究研究吧。他还说想买一块表…… 我都听懵了。

  我忽然想起自己一直视作执念的那种三色腕表。上淘宝翻了翻,买个盗版货还是那么便宜。

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  翻着翻着,我忽然有一种想哭的冲动。

  我还是没有忘记她。逼自己去忘记的人,总有某一天会加倍反噬回来。

  我记得才到这里参加工作时,我还带了那块表。那几晚我还嫌秒针吵,但现在似乎已经很久没听见动静了。拉开抽屉,果然没电了。还好表盘和表带没再长铜锈了,要不还得再洗一遍。

  前些天,兄长拍了一张图,好有历史的痕迹。可惜教员说:“我们是中国的共产党,不是苏联的共产党。”

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  中午莫名有个邮政的快递,我还以为是证书到了,结果并不是,空欢喜一场。看了一下寄件人,是家里。中午打电话问了一下母亲,说是看我跳舞太费装备了,正好街上打折,于是就买了。开始觉得鞋子少,淋一次雨没得换,现在好像有点多了……

成功日记:

  1. 看了一点经济师实务的教材;

  2. 中午和晚上都睡得很好。

  南国微雪 Miyuki

  2024 年 7 月 31 日

封面图

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实用类文本附加

《金融专业知识和实务(中级)》(全国经济专业技术资格考试用书)

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源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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