大连金州没有眼泪

作者在网站看到老文章后回忆往事,讲述带9岁痴迷足球的儿子去大连看球的经历。到大连后受到热情接待,然而比赛中中国队表现不佳,球迷喊‘戚务生,下课’,终场后中国队未谢场。儿子天真期待,作者后悔带他看这场球。

http://www.blogcn.com/User3/laorong/index.html?id=2091998&run=.02E2D7F

今天在一个网站转时,发现老榕是他们的一个每月一星,然后看到这篇老文章。(http://www.blogcn.com/User3/laorong/index.html?filelist=1

还是又看了一遍,居然又有些情绪波动。想想,一群群中国人心目中和事实上的男人中间(踢球的,能去看球和关心球的,经理,公安等),站着一个大家都给了超常喜欢的小男孩,他诚挚的想要一个大伙都说会给他的东西,但这群男人谁也一点点也给不了。

一下子想到才毕业时,看十强赛的时候。想着,以前老师说工作了后你就可以好好看球的话。想着,认真看完过足球报纸上的大量丰富的消息。想着,在陈的姥姥家和几个伙计推开摆满牌的麻将桌坐着看。想着,那个时候天天走的信阳的街上的小摊和马路。

妈的。

 我9岁的儿子是这样的痴迷足球,从不错过“十强赛”的每一场电视,对积分表倒背如流。他不知多少次要求去球场看一次“真的”足球。可怜他在福州,几年来只在福州看过一次香港歌星和福州企业家的“球赛”,去年夏天在厦门看了一场 “银城”。就连这样的球赛,他都记得每一个细节,念叨到今天。想想孩子实在可怜,一咬牙,10月29日,我们一家三口登上了去大连的飞机。孩子都乐傻了。为了去大连。我们一家还专门备齐了御寒的大衣。儿子还专门要求在衣服上缝了一面小国旗。

   到了大连,一下飞机,大家一看我们这南方口音的一家这副打扮,就知道我们是干嘛来的,处处感受到大连人的热情。出发前,我和一位只见过一面的大连朋友通了个话,打听温度什么的,没想到这哥们其实是个款爷,一听我们这么大老远的专门来看球,专门派了公司最豪华的车子,亲自来接,说“代表大连人民欢迎福州小球迷!”到了宾馆,立即惊动了经理,亲自出来要“好好接待远道来的小球迷”。晚饭时孩子激动得吃不下饭,幸亏大连朋友一直藏着球票,骗他说不好好吃饭就不给票。可怜我调皮的儿一下子就变乖了,忍着口腔溃疡的难受,痛痛快快地吃完了饭,最后一口还在嘴里,就急忙要票。拿到票就紧紧捏在手里,给餐厅里每一个人看:“我有票啦,明天看球啦!”

   这个餐厅我永远不会忘记。里面的侍者竟然全是慈祥的50多岁的老头。我要特别感谢的是其中一位侍侯我们桌子的老人。当时他对我儿子说了句:“明天比今天再冷点就好了,那卡塔尔队哪见过这天气。”我儿子竟然记住了这句话,回房立即找来大连晚报,一看直叫不好:“明天比今天高5度!”还好有这个心理暗示,不然我儿子第二天怎么办!第二天不到中午,儿子就催我出发。哥们仍然派来了专车。车到60公里外的金州,已是人山车海。我注意到满街都是警察。我儿则仿佛到了朋友中间,急忙拿出他早早预备下的喇叭、望远镜横七树八地挂在胸前,扛上刚买的一面大一些的国旗,和根本不认识的几乎每一个人兴高采烈地大笑。

   上看台的时候,我开始觉得气氛有点不妙。几十位公安同志牢牢把住入口,好象夹道欢迎一样,面容严肃,毫不客气地挨个搜身,我们的可乐、矿泉水一律被扣下。儿子却也满不在乎,照样兴高采烈地向他们笑,终于感染了这些严肃的人,一位头目似的公安还微笑着说:“让这南方孩子先过去吧。”

   到了看台,密密的防护网把我们和球场隔开,我觉得很不舒服。儿子却兴高采烈不管这个。隔壁看台是正对主席台的 “大连球迷协会”,显然有组织,还有一个军乐队,开赛前一个半小时就不断演奏,儿子高兴地随着他们又唱又叫。开赛前一个小时,场上就出现了火暴的场面。先是一个自称“小地主”的锦州球迷不知怎么溜下了把守严密的跑道,展开一幅巨大的“ 精忠报国”的条幅绕场一周;接着一群脸上涂着国旗的天津汉子展开了一面有一个看台那么巨大的国旗也绕场一周。开始我以为他们是经允许的,直到他们接近主席台时被大批军警包围并“护送”回看台,才知道是自己溜下去的。此时场内欢声雷动。接下来的赛事我就不提了罢!从一比二开始,球迷其实就很“冷静”了,太冷静了!

   这时夜幕降临,温度很低,大家心里更凉,没法不冷静啊。全场的“中国队,加油!”变成了整齐的雷鸣般的“戚务生,下课!”这时,全场人,包括隔壁的“半官方球迷”,都在为卡塔尔的每一次进攻欢呼,为中国队乱七八糟的“进攻”而 “冷静”!只有我可怜的儿子还不懂为什么这么多人突然不叫加油而改叫什么人下课,继续挥舞他手里的国旗嘶哑地叫着“中国队,加油”。我周围的东北汉子眼泪汪汪地看着他。好几个汉子红着眼框上来劝我们“领孩子先走吧,别往下看了!”急得我儿子要和他们拼命。

   1比3时,场外放起了礼炮。全场人大声应和。看台上有人打出了“中国足协,洗了睡吧”的大横幅。有人不知是否有意,把看台上原先“中国人死都不怕,还怕困难吗”横幅的后半句卷了起来,剩下的前半句看起来确实够惊人!我觉得有人开始紧张了。大量军警悄悄开进球场周围。每一个看台的栏杆前都站着一排穿棉大衣的高大警察,面向观众。

   终场哨声响了。可能是我的感觉这时也出了问题,觉得一时一片宁静。片刻,场内爆发出雷鸣般悲壮的掌声和欢呼声,只有我儿子终于在寒风中站立了二个小时后无力地坐下了。卡塔尔队兴高采烈地在场内围成一圈跳起了舞,隔壁半官方的啦啦队和全场观众竟然一片欢腾!这时,看起来确实有点紧张的警察开始要求观众快快离开。我儿子坐在看台上赖着不走,说要等中国队出来向观众致谢,再亲眼看一看他心爱的海东。这时场内灯光已经熄灭,中国队早已逃一样消失了,连起码的出来鞠个躬的人都没有。这时我已经说不出话,旁边一位警察友善地上来对我儿子说:“孩子,他们不敢出来见你啦。咱快走吧!” 警察在孩子心中还是有威信的,儿子在他的搀扶下,一步一回头,走出体育馆。我们是最后走出这个看台的,身后是几十位军警的人墙,马上堵住了入口,防止人们回冲。那位好心的警察看外面一片混乱,担心我们这外乡的孩子,一直送我们到停车处。经过主看台时,见上万人死死堵住出口,“戚务生,出来!”的喊声惊天动地。这时,天真的儿子竟然还对我说:“我们也等一会,他们出来时我让海东签个名。”我的泪水终于夺框而出!

   到了车前,大连哥们派来的司机早已发动了车子焦急地等着。我们上车时,这位半天没说话的警察终于用红红的眼睛瞪了我一眼,说了半句话:“你看你,这么大老远的带孩子来..."

   车子飞快地离开金州。我发现金州城里的道路突然全部变成了单行道。每个路口都有警车,车子只许出不许进。儿子趴在后窗上,看着金州城消失在夜幕里。

   回到酒店,来到那个餐厅。全部侍者都热情地围上来,每个人都笑容满面,不过都小心奕奕不提足球二字。我们都无心吃饭,那个老侍者不知怎么哄得儿子吃了几个饺子。儿子还对他说了句:“今天就是太热了点。不然我们准赢!”说得旁边的人摘眼镜。其实天气真冷。我只想喝酒,奇怪的是餐厅里竟然找不到酒了!回到住处,小冰箱里的酒也突然消失了。第二天上午我们离开时才知道,一听到球赛结果,细心的酒店经理就把酒藏起来了。“我们大连人习惯了,人家一家穿过半个中国来看这场球,一定好受不了”。

   现在,我们回到了福州。在金州买的一切,包括球票、国旗,儿子都细心地包好放在他的箱子里。睡觉前懂事地对我说,12号就不去大连了吧,早点放学回来看电视。还保证以后好好做作业,乖乖吃饭,2001年时,再去大连。都睡下了,又说了句:“谢谢爸爸!”

   打开离别了几天的电脑,我突然心如刀绞!儿子,我不该带你去看这场球的。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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