The Art of Love Letters

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One of the best ways to convey exactly how you feel about someone is through written words. Finding the perfect way to say what you mean — when it comes to love — can be a challenging task for anyone. So, we’ve gathered some helpful tips. Go ahead; spill your heart onto a piece of paper. Whether through a one-line sentiment, a poem, or some prose — let them know how you feel!

  Tips for writing your own love letters

  Make it personal. Writing a love letter is a dying art. So if you’re going to say it — mean it! Express your gratitude for the person being in your life.

  Include any special nicknames that the two of you share.

  Be specific. What are the things that he/she does to make you starry-eyed? Is it the way he gets a little teary at a sad movie? Is it the way she can’t wake up without her green tea?

  Include memories of specific times you spent together. Let him/her know what they meant to you and why.

  Whether you’re sending it by mail or delivering it to them personally, hand-write it. Typed letters are sterile. If you’re even thinking about e-mail, then do something creative like designing a personalized “home page” love letter. You can get free templates at Colleges.com.

  Love quotes

  People have been writing about love for centuries. Love quotes can capture exactly how you feel about your sweet in just a few words. Make up your own, or borrow a few of these to add to your letter.

  “Those who love deeply never grow old.”

  “Love does not consist in gazing at each other, but in looking together in the same direction.” (Antoine de Saint-Exupery)

  “For an instant, love can transform the world.”

  “It’s not being in love that makes me happy. It’s being in love with YOU that makes me happy.”

  “If there is anything better than to be loved, it is loving.”

  “Did I tell you today how much I love you?”

  Creative expression

  Think a letter is too boring? Here are 10 ways to get your message across and have it remembered.

  1. Write your message in magnetic letters on their refrigerator.

  2. Create a Letter Hunt.

  Leave a note on his/her computer telling him/her you have written him/her a love letter, but it has to be found. Give a clue. Clue to clue to clue. Make your lover search for the prize.

  3. Send your love roses according to how many letters he/she has in their name.

  On each flower, attach a note that uses the letters of their name, as the first letter of the message. For example: “Sean.” The first rose could say, “Sometimes I get starry-eyed when I look at you.” The second, “Everything you do makes me happy.” And so on.

  4. Book of Love.

  Put together a book of ten pages — each page for some unique thing you love about him/her.

  5. An audiotape letter.

  A cassette tape with your voice on it is an unexpected surprise.

  6. Letter a day.

  Write your love a letter every day for a week and leave it in a place it will be found.

  7. Write your loved one in a different language.

  He/She will have to get it translated, which will make their investment in the letter special.

  8. Write a ransom note.

  Ransom an object of your lover’s and leave a note saying you’ll return it only after a romantic evening together.

  9. Run a bubble bath for your love.

  Put a note inside a bottle and leave it floating in the water.

  10. Hidden notes.

  Hide little love notes in your lover’s pockets, wallet, bag, or desk for them to find later.

The Art of Love Letters 情书的艺术

  确切表达你对某人情感的最佳途径就是通过文字。在陷入爱河时,通过最佳方式表达内心想法对任何人都是一项艰巨的任务。因此,我们搜集了一些有用的技巧。去吧,把你的内心悉数倾诉到纸上,无论是通过只言片语,还是一首情诗,或是一篇情意浓浓的散文,只要它们能够表达出你的情感。

  情书技巧

  尽显个性。写情书这门艺术几尽绝迹。因此如果你想这样做,马上行动!表达出你对生命中的另一半的情感。

  使用一些你们两人之间的特殊昵称。

  事无巨细。对方做过的哪些事情使你充满了幻想?是在看悲情电影时他眼中的泪珠?还是她不喝绿茶就醒不来?

  包含一些对你们共同度过的特别时光的记忆。让对方知道它们对你的意义,以及原因。

  无论你通过邮寄或亲自送出,一定要手写。打印书信非常单调乏味。如果你想通过电子邮件,就必须采取一些创造性的工作,例如设计一封个性十足的“主页”情书。你可以通过Colleges.com获得免费模板。

  爱情引言

  情书的历史已经有几个世纪了。爱情引言仅需几个字就可以表达你对爱人的情感。独创一些,或引用一些添加到你的情书中。

  “深爱者青春永驻。”

  “爱情不是两相对视,而是望着同一个目标。”

  “爱情可以改变世界。”

  “并非爱使我幸福,而是与你相爱使我幸福。”

  “如果还有比被爱更好的事情,那就是付出爱。”

  “今天我告诉过你我有多爱你吗?”

  新颖表达

  你觉得你的信过于枯燥?这里有10种方法能够使你的便条获得对方的认可,并被记住。

  1.在冰箱上粘贴你的便条。

  2.制造一个情书大搜寻。

  在对方的电脑中留一个便条,告诉对方你给他/她写了一封情书,但是需要对方去寻找。提供一条线索,并使它们环环相扣,让你的情人搜寻奖品。

  3.根据对方名字的字母数量,送给他/她相应的爱情玫瑰。

  在每一朵花上附一个便条,以对方姓名的所有字母为信的开头。例如名字是Sean,第一支玫瑰应该是:“有时(Sometimes),看着你会让我感到非常幸福。”第二支:“你所做的一切(Everything)都让我感到幸福。”

  4.爱情之书。

  制作一本十页的书,每一页都包括一些你深爱对方的特别事件。

  5.录音情书。

  一盘录有你声音的磁带会给对方带来意想不到的惊喜。

  6.每日一信。

  一周之内,每天写一封信,并将它放在能够被对方发现的地方。

  7.用不同的语言为爱人写信。

  必须将其翻译出来,这样就可以使他们觉得这封信的独特之处。

  8.写一封赔偿信。

  拿走恋人的一样东西,并留一个便条,说明你会在共度一个浪漫的夜晚后还给他/她。

  9.制作情书泡沫浴。

  将一个纸条放在瓶子里,让它在水里漂流。

  10.秘密纸条。

  将情书藏在情人的口袋、钱包、挎包或书桌中,等待他们发现。

Dubbo源码解析:服务目录和路由 介绍 之前的文章我们详细说了服务调用的过程,今天我们就来细化一下MockCluster到FailoverClusterInvoker的调用过程。 当我们有多个服务提供者时,需要根据不同的策略从众多的提供者中选出合适的Invoker来发起调用,那么这些Invoker存放在哪?就在服务目录中。 服务目录还会根据路由策略策略对最终返回的Invoker进行再次过滤。比如ip为A的Consumer只能让它调用ip为B的producer,路由的配置有很多方式,我们详聊。 整体的流程下如图所示 Invoker从D. 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

上标下标汇总

0到9小数字符号: 上标:º ¹ ² ³ ⁴⁵ ⁶ ⁷ ⁸ ⁹ ⁺ ⁻ ⁼ ⁽ ⁾ ⁿ ′ ½ 下标:₀ ₁ ₂ ₃ ₄ ₅ ₆ ₇ ₈ ₉ ₊ ₋ ₌ ₍ ₎

流子的专栏 14万+

应用计算机技术求解问题的步骤,计算机系统的工程问题求解过程分为5个必须的步骤,其中第一个步骤应该是 A. 设计解决方案并将其转...

满意答案panshuai714推荐于 2017.10.14采纳率:53%等级:12已帮助:7397人计算机系统的工程问题求解过程分为5个必须的步骤,其中第一个步骤应该是设计解决方案。在创建应用程序之前,必须明确使用VisualBasic创建应用程序涉及的几个步骤。在动手编写代码之前,应制定一个详尽的程序开发计划,这对于以后的创建工作有非常大的帮助,它可以帮助开发者更加高效地进行开发工作,并...

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计算机系统的工程问题求解过程分为 5 个必须步骤,其中第一个步骤应该是更多相关问题要从容量为1003的总体中抽取一个容量是50的样本,先从1003个个体中随机抽出3个并将其剔除,然后在剩余的1000_____Jim _____ Mike is going to play basketball because they both like it very much.A.Both; andB.NeiQ...

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