【日记】狗尾巴草与暗恋(1519 字)

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消极内容注意

正文

  好想吃火龙果。

  下周会变得异常艰难。因为事情已经垒到天上去了,还要来检查。

  上午,同事送了一点水果,我从来没见过。问了一下别人,有的说是灯笼果,有的说是菇凉果、姑娘果。搜了一下,这三个名字都是它……

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  我跟人开玩笑说,吃完这个就能变姑娘吗?还是说能增加找到对象的概率?(笑。

  外面那层壳,我以为是包装。我还心想是哪个厂家做得这么精致。一剥开,发现它连在果子上,人都傻掉了。这果叶也可以这么长吗?

  下午下班完就放假了,本来应该开心,但那时候我很难过。

  不知道原因的难过。差点哭出来。

  然而自己一个人从来都哭不出来。

  这种闷在心里暗暗难过,什么事都没有干劲的感觉,让我梦回高中和大学。那个阶段经历这种感受的时间最多。

  听说不出汗的人,因为没法散热容易中暑。

  我不知道自己会不会中丧。

  每到这种时候就很容易发呆。越丧越胡思乱想,越想越风起云涌。

  下午吃完饭,走回家。路上看到了许多狗尾巴草。他们在路边,迎着太阳,开得热烈而奔放。

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  我拔了一根叼在嘴里。

  那一瞬间非常怀念。我小时候也经常这样做。那时候觉得自己很帅,叼着狗尾巴草的样子,就像黑社会老大叼着烟一样,一定什么困难都能解决。

  拔的狗尾巴草太长了。叼在嘴里有些重。

  我记得狗尾巴草的花语是 “天真” 与“暗恋”。

  曾经的我一定不曾想过,能有一个暗恋的人,就已经是一件很幸福的事情了。是非功过,总是要等经历过才能评说。

  我现在已经没有暗恋的资格了,也再没有能暗恋的人们了。我已经快忘了暗恋与喜欢是一种什么样的感觉了。

  叼上狗尾巴草,情况并没有好很多。

  或许是受了那篇文章的情绪感染,总觉得自己不配为一个成年人,尤其是不配为一个男性成人。

  我不知道被迫咬着牙去做什么事情,算不算坚强,算不算顶天立地。我印象中,安稳的感觉,似乎从来不带有这种负面的、被迫的因素。或许是父母把我保护的太好了吧。

  我总是有些怯懦,羞于面对别人的好意。总是把自己不喜欢、不愿意、不想做的事情拖到最后,对于起责任和结果也总是很消极。

  想着想着,总觉得自己越来越不适合谈恋爱、结婚生子,不适合面对风雨、市井和生活。

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  以前觉得自己缺乏男性的勇气与坚毅,是一件不好的事情。现在越发觉得严重了。

  或许这个因素不应该沾上性别色彩,每个人都需要有面对未知的勇气。

  只是我更缺乏,男性的责任化担当更需要吧。

  我渐渐不能忍受这种情况,决定跑步。我知道这是逃避,是拖延。不过它至少能让现在的我好起来。

  整个八月都没有去跳舞,因为总是去的时候没有人开门。以前所有的时间几乎都去练习了。

  已经很久没有跑步了。五公里。最后一公里,改跑为走。第二三公里心率 190,但配速只有 5:50 或者 6:10。体能确实在全面下降。

  出了汗,情绪平稳了许多。

  以前我从来不觉得 “情绪平稳” 是重要的事情。

  现在渐渐有些认知了。

  每种事情如果趋于 “稳定”,都可以让人的精力消耗趋于 “下降”。彻底稳定意味着可以彻底不用考虑。这对人这种精力有限的生物,是一种恩赐。

  情绪劳动,也是劳动的一种。

  我至今仍然做不到情绪稳定。我不知道它应不应该做到,有的人说,情绪完全稳定的人,是死人。或者也可以说,不是人。

  不过情绪波动减少一些,总是好的。迷走神经被抑制,连觉都睡不好。

  夏季用电高峰,路灯只有几盏亮着。四周黑黢黢一片。梦回小时候的夜路。

  只是,现在,我没有那么害怕了。

  我抬头,看着仅有的那几盏路灯,在黑夜下散发着微弱的光,像是用尽了全力。有时候驶过几辆车,车灯都远比路灯明亮。

  只有路灯一直默默亮着,微弱,但稳定。

  我关了蓝牙耳机,继续放着歌。那时候正好放着郭顶的《凄美地》。

  我在一片黑暗的路上,抬起头望向夜空。

  星星很多,光芒更加微弱。

  近视,总是认真看时,星星就不见了。

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  这绝对是这两年来,我看过的星星最多的时候了。

  南国微雪 Miyuki

  2024 年 8 月 24 日

封面图

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内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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