结婚的参考一下

本文提供了婚恋选择的建议,包括选择伴侣的重要因素如性格、责任感等,并讨论了不同背景和特质的适婚对象。
 嫁人之前要背熟的10句話!(转)

01. 不怕嫁老,就怕嫁小。
如果你的男友只有二十幾歲或十幾歲,你可以失身,但不能嫁。
男人三十三歲左右是個不錯的年紀。

02. 嫁有錢的還是沒錢的?
嫁願意為你花錢的!

03. 離婚的男人嫁不嫁?
離一次婚的男人是塊寶,離兩次婚的男人是根草。

04. 嫁事業型的還是家庭型的?
籠統而言,家庭型的。

05. 嫁什麼性格的人?
嫁人嫁的是性格,其他的一切都會離你遠去,相似的性格好過互補的性格。

06. 嫁人要不要占星問卜?
要!最好找人問一下手相、面相和八字。
如果你做不到,那至少應該深入瞭解他的血型和星座。
有人管這叫「迷信」,但「迷信」這東西很神奇。

07. 什麼樣的男人是大忌?什麼樣的男人是大善?
自私的男人是大忌,有責任感的男人是大善。

08. 北方的男人好還是南方的男人好?
北方的嫁北方的,南方的嫁南方南方的。

09. 花心的男人嫁不嫁?
男人是多偶制動物,沒有不「花心」的男人,但有「有自制力」的男人。

10. 門要當,戶要對。
其實這一句話把所有的都概括了。
老祖宗的話簡練精闢。呵呵,年輕時不懂事,覺著這是瞎扯。
現在想來這老祖宗的經驗不能不聽啊,說的真是在理兒。
老祖宗還是厲害啊。咱是越大越看的清楚嘍!
好事兒啊,呵呵,環境造就人嘛!門不當,戶不對,自然也就不是一路人。

還有一條很重要很重要:嫁個有學問的還是沒有什麼學問的?
嫁要嫁個和自己差不多的,不能嫁一個你大學,他小學的,
要這樣的話,我保證以後都沒有什麼共同語言。
以前我還不信這個,現在我是倍兒相信。
不是看不起那些學歷低的人,但是有的時候他們的思維方式就是和你不一樣,
很多話理解也和你相差甚遠。
你解釋也沒有用,他還是用他的思維方式和你說話,永遠上不了該上的台階。

再加一條:老實的男人嫁不嫁?
老實的男人固然有,但要嫁那種思路敏捷的老實人。


討老婆之前要記熟的十句話!!

01. 不怕娶老,就怕娶小
如果你的女友只有十幾歲,佔佔便宜可以,但絕不能戀棧。
女人28歲左右是個不錯的年紀。

02. 娶有錢的還是沒錢的?
當然娶有錢的,女人永遠會願意為老公花錢!

03. 離婚的女人娶不娶?
當然娶,離過婚的女人會把你當塊寶。

04. 娶事業型的還是家庭型的?
很簡單,你有錢,就娶家庭型的;你懶,就娶事業型的。

05. 娶什麼性格的老婆?
娶老婆娶的是性格,其他的一切都會離你遠去,互補的性格比較能容忍你的各種毛病,因此好過相似性格的。

06. 娶老婆要不要占星問卜?
去!迷信那些玩意兒,這十條金科玉律不都白寫了?

07. 什麼樣的女人是大忌?什麼樣的女人是大善?
依賴的女人是大忌,獨立的女人是大善。

08. 北方的女人好還是南方的女人好?
皮粗肉厚的娶北方的,能言善道的娶南方的。

09. 花心的女人娶不娶?
女人多半是從一而終的動物,
「花心」的女人不多,但是「經不住誘惑」的女人不少,慎之!慎之!

10. 門要當,戶要對。
老祖宗的話總是有點道理的,不過不能盡信,
只要能捱過婚禮這一關,即使門不當,戶不對,獨立自覺高的小兩口也可以是一路人。

再加一條:老實的女人娶不娶?
當然娶,只要不太笨,傻瓜才不娶老實女人。
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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