好器材,不哭

  清风朝霞送,断月点天灯。均不见,万家星火别样红。
  
  许是梦的错觉,许是生命的嘲谑,也许是老天的嫉妒,看着厄运慢慢远去,独留窗前残影,手中的香烟,寥寥随风,醉了月容。
  
  曾经劈头入手下手遗忘那古老的回忆,徐徐流失昨日永世的誓言,开心的温度慢慢酷寒,只留下这老旧的窗台,冰封的残影。
  
  有多久不有真正的笑过了,他坐在这永世的窗台前,冷清的看着那万家灯火,夜空中那万盏星灯,曾想过大约这才是永世吧。
  
  他很喜欢多么冷清的坐在这一尘动摇的窗台,看着夜空,看这工夫流过。在冷清的回忆中,厄运大约不是太远。
  
  还记得好久从前,这窗台仍然多么大,也是多么透出一丝丝严寒,他总是多么抱着本厚厚的书伴着夜空,用他的话来讲多么比较有灵感,更能感到大人造,书也就自可是然的弄懂了。为此曾被她说做卑鄙败家子装清高,无心也直接的界说为傻子。
  
  用她的话来说便是,你有电脑不必干吗老抱着本破书,你有书桌不必干吗老呆在那角落,你有床不睡干吗老睡在窗台上。对此,他总是歉意的一笑,可得来的却是她怒冲冲的揪起他的耳朵,因为她老说,姐不凶悍点你还装上隐了是不?
  
  他很喜欢下雨,坐在老旧的窗台,看这街上行人急忙走过,空中细雨纷飞,慢慢淋空了街道,宁静了全国,在一阵和风中,充满了玻璃,透出阵阵严寒催人入眠。而这时凶悍的她也总喜欢如小猫般懒惰的蜷缩在他的怀中,摆弄着他的手指冷清的陷入了永世的思绪。当雨慢慢消停时,她总会狠狠的在他怀中躬了躬,因为她说,姐刚才是被你那装的样子容貌给骗了。
  
  他很喜欢抱着她在月下的窗台看着夜空发呆,而她总会说,你多么子容貌好傻哦,无非多么听舒服的,睡会先。
  
  他很喜欢在窗台前宁静的看着书,冷清的听着她那没完的话语。而结果是,她抢过他的书,拘泥的下号令道,以后不许看书只能看我,书我帮你看,嘻嘻,我寝陋不。
  
  ……。
  
  丝雨伴老窗,老窗倚旧人。
  
  早记不起有几何个年纪不有她的影子,早忘了几何个昼夜她哪相熟的味道,许她只是一场梦幻,又或着他还在睡梦中,有他那么沉默的男人吗?有她那么凶悍的女孩吗?
  
  还记得她来到时场景,她躺在医院的病床上抓着他的手,看着第一次堕泪的他含笑着说,好工具,不哭,呵呵,我大约在天堂看着你随同着你的。
  
  还记得她第一次来他家时,凶悍的赖在座在窗台的他的怀中睡觉,当初起他便喜欢上那个老旧的窗台,还记得他第一次吻她时,她咬破了他的舌头;还记得第一次被他揪耳朵时那怪怪的感到,还记得…。。
  
  他轻轻的将她拥入怀中,娇柔的为她擦干刚烈的泪水,驯良的说,
  
  好工具,不哭!下辈子,我还让你侮辱。
  
  -学着仙逆写的,嘎嘎
  
  

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
内容概要:本文深入探讨了YOLOv11目标检测模型在计算机竞赛中的应用价值,介绍了其作为实时目标检测前沿技术的核心原理,即通过单次前向传播实现目标分类与定位,具备高精度与高速度的优势。文章阐述了YOLOv11基于深度学习和卷积神经网络的特征提取机制,并重点分析了在竞赛中提升性能的关键技巧,包括数据集精细化管理、针对性数据增强策略(如光照调整)、模型结构选择与学习率调度优化。结合自动驾驶、医疗影像分析和环境监测等实际应用场景,展示了其广泛适用性。并通过一段完整的代码实例,详细解析了模型加载、图像预处理、推理、后处理及结果可视化的全流程。最后展望了YOLOv11未来在硬件加速、多模态融合及模型可解释性方面的演进趋势。; 适合人群:具备一定深度学习基础,参与计算机视觉相关竞赛的高校学生、研究人员及算法工程师;熟悉Python和PyTorch框架的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握YOLOv11在各类计算机竞赛中的实际部署方法;②学习如何针对特定任务优化模型性能;③理解从数据处理到结果可视化的完整目标检测流程;④为参赛项目提供高效、可靠的解决方案。; 阅读建议:建议结合代码实例动手实践,复现检测流程,并根据具体竞赛需求调整数据增强策略与模型参数,同时关注模型轻量化与推理效率的平衡。
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