做到了,说明你成熟了

 一,当你发现自己不再盲目的喜欢跟风似的和一群人混在一起,开始尊重自己的意愿做自己需要做的事情,开始安排自己的种种计划,规划自己的方向,自己的独处也变得充满意义。
二,当你面对很多选择时,不再犹豫不定,脑中会很快得闪过三个以上选择某种选项的必要原因。有了自己独立的思想,开始学着镇定理性得思考问题。
三,当你开始觉得时间明显得不够用,渐渐的觉得睡懒觉,逛街等是相当浪费时间金钱的事情,思想与行动上的时间概念达成了一致,合理的安排时间,充实的生活会把自己带入一个更喜欢的世界。
四,当你在上网或阅读时,会把侧重点从一味的关注娱乐杂谈转移到新闻国事,经济发展趋势的版图,娱乐杂谈永远是用来开怀大笑的,而新闻国事则是提高个人认知程度关心国家发展以及爱国的表现,开放的心灵开放的国度,互通有无,共同进步,闭关锁国万万不得已,经济发展趋势往往会影响人们囊中银子的分量。
五,当你在饮食习惯上越来越重视食物的质量,养生之道的念头闯入脑海,学着坚持吃早餐,每天坚持锻炼身体。俗话说得好,留在青山在,不怕没柴烧。这个道理无人不知晓吧。
六,当你再次被人问到爱情,友情,亲情三者的分量时。首先想到的应该是家中的妈妈,血浓于水是千古不变的真理。
七,当你再遇到不顺心的事情时不再是用哭闹来解决问题,眼泪能冲刷的永远是面容,能改变现状的只有行动。
八,重视自己的朋友,爱人。因为这些人不是总会存在你的生命中的,也许在不轻易间就物事人非了。在他们面前你无需作假,天真无瑕的自己在这个大千世界里是为他们上演的。切忌不要忘了真诚。
九,让自己快乐,让周围的人快乐。绝对比金钱有价值。
十,在面对得与失,去与留的问题上,大度与开怀会让复杂的事情变得简单,简单的事情变得富有意义。
十一,任何时候不要与老人与小孩子计较,生命的开始是无知的,生命的完结应该快乐的。
十二,学着尊重每个人每个生物,就如向日葵喜欢面对太阳才会微笑。
十三,心态,健全平和的心态是始终贯穿成功之路的筹码。正确地树立前进的目标,让生活目标而不是在沉重氛围的度过,记住,任何时候都不要把自己搞得太累,生活的价值就完全失去了。
十四,自信的生活,开心的笑,成功与快乐并驾齐驱。不以物喜,不以己悲。
十五,淡忘仇恨,春暖花开。心有多大,舞台就有多大

转载于:https://www.cnblogs.com/jiangao/archive/2012/02/24/2367201.html

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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