【日记】想见珍一面怎么就这么难(985 字)

正文

  想见珍一面怎么就这么难…… 事故频发。昨天说考试时间跟机票时间冲突了,最后结果出来了,改签了,并且差价不补。我不干,他们也不干。因为上级行给我们行长施压,于是我们行长给我施压。最后要到了国庆之前拔智齿的一天假期。我随即改签机票,改签只能改同一个航空公司,而稍晚一些的那趟航班,经济舱已经没位置了,所以只能退票买其它航班。所幸新航班便宜一些。原机票 1080 块,加上保险 40 块,收惩罚性退票手续费约 370 块,剩下的返回帐户,新机票 840 块。算下来损失在 130 块左右。

  然后另一件事情出现了。省分行组织了一次网络安全什么的线下培训会,要去成都。9 号报道,10 号 - 14 号培训,15 号返程。然而我 7,8,9,10 公休,又跟后两天撞了。市分行现在的信息专员下周迎检,走不开,于是报的我名字。

  草,特喵的这时候想起来我是搞计算机的了?平时把我当啥了?难绷。

  没办法我只能汇报,跟市分行说我 9,10 两天实在走不开,能不能请一天假,我 11-14 号参训。现在市分行打算明天请示省分行。

  下周要迎检的信息专员跟我吐嘈,说每到这种要人的时候,农发行就像人都死绝了一样。我一听也是瞬间绷不住了。

  现在安排就是 6 号周五之前把所有事情处理掉,做好工作交接,7,8,9,10 见猪猪和珍,11-14 号参训,15 号返程稍微休息一天,16 号去市里参加街舞比赛,17 号之后上一周班,周末联系市医院体检中心做体检,因为再下个周末就是国庆了,拔牙要查血,有体检单就可以不用再做检验了。期间晚上还要陪兄长训练事业单位的面试,而且还是在练完舞之后,因为何老师秋季班正式开始了……

  这个安排写出来,感觉自己都要死掉了。

  因为 7 号的机票放到了晚上,下午考试,早上的时间就空出来了。于是…… 我约了佳芯出来玩儿……..

  说实话,我自己都觉得一丝诧异。一是我都不知道怎么就能鬼使神差地做出这个决定;二是我都没想到能这么顺利地就约出来。我细细地想了一圈,好像在周末能约出来的、跟我比较熟的、在成都的人,就只有她了。

  感觉跟她发消息,约她出来的那个自己,胆子还蛮大的(笑。怎么敢的啊……

  目前计划已经安排得差不多了。想为她好好拍两张。毕竟难得见一次呢。

  如果她还愿意信任我的话。

  珍自己都觉得这趟旅行命途多舛,还说实在太麻烦的话不来也行。我知道她体贴,但还是不想让重要的人失望。

  并且,我自己许下的承诺,我一定要兑现。

  好了,现在去跳舞吧。

  南国微雪 Miyuki

  2024 年 9 月 3 日

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(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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