[亲子]抚养孩子如同自己重新长大

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近期随着小儿子从婴孩逐渐变成“小孩”,同时面对着一个少年一个儿童,相处过程中,惊异的发现,作为一个父亲,在和他们玩耍,一同做功课的过程中,居然能得到如此多的启迪;
很多事情,随着长大,却忘记了一些最本质的东西,从两个孩子身上,重新看到和忆起;
真的是一段难以名状的人生经验,记录于此,希望有缘人看到,在为父母的过程中也能加上这样的一个视角,经验生命;

纯粹的快乐

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二宝喜欢在我身上打滑梯,互相扔球等等,就是这么简简单单的玩耍,就能让他爆发出快乐的大笑;
虽然每天我觉得自己也过的挺好的,有挑战也有喜悦,但是从“快乐能力”上看,似乎比二宝差得远,也没那么简单纯粹了。
这个就是我们本来就有的状态和能力呀,这点上看伴随长大,很难说是进步了还是退步了。
感觉二宝在哈哈大笑的时候,也在给我做示范,其实人本来应该是这样的。
也让我回忆起小时候,被父母爷爷奶奶呵护的时光,原来是这么幸福快乐呀,可惜小时候记忆都丢了,只能记得起星星点点。。。
现在每次看到二宝开心的大笑,我仿佛也在他的小小身体里,重新经验这个纯粹的时光和开心的大笑;

蓬勃的生命力

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大宝我更多的则是带着一起做功课和运动,我会一点点的把自己多年工作学习的经验讲解给他,也会让他犯错,然后在自己吃亏了之后一起看看为什么等等;
一同学习运动的过程中,仿佛就是在教授一个小时候的我自己,我会想当年我会需要学习什么,希望老爸给我什么样的陪伴指导,我爸当年给我带来什么东西是非常好的,我也会逐步带给大宝;
和带二宝一样,在带大宝的时候,也是仿佛和大宝一起从少年一同活了一遍一样,这个过程中最让我印象深刻的就是蓬勃的生命力;
当然少年这个阶段,个子在长,脚和饭量在变大,本身就自己带来蓬勃的生命力;
另外一部分就是对于未知的东西,也想去试试,体验一下,无关乎成败,这样的一种好奇&探索的心态,更是蓬勃生命力的表现;
回想成人,会被成败各种限制,虽然有其现实意义,但是毫无疑问的是,生命力被极大限制;
这种限制,看似损失的少了,实际却因为生命力的缺失,让人处于平行或者下降的状态,而不是少年的那种上升状态;可以说是一种局部最优,全局次优的状态;
而这种生命力也是我们本来就有的,无需重新学习的,只需重新忆起即可;

理解了父母自己和孩子

小的时候,因为啥也不懂,所以有时候是傻乐,有时候也是身在福中不知福,更不能体谅父母的用心;
现在从能重新把小时候的时光,重新咀嚼一遍,更好的品味到了幼儿园盼望爸爸接我回家,小学时候放学之后小伙伴们一起玩的那种充满金色阳光味道的快乐。
才能了解父母当时如何看待我自己,才知道自己是如何被爱护的。

sum

为人父母,仿佛把生命以上帝视角又过了一遍,
才能真正品味出童年少年时期的滋味,感受到父母的用心;
也让自己在工作生活中不要太“见山不是山”,回忆起生命的力量;

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法(MOPSO)在无人机三维路径规划中的应用。该代码实现了完整的路径规划流程,包括模拟数据生成、障碍物随机生成、MOPSO优化求解、帕累托前沿分析、最优路径选择、代理模型训练以及丰富的可视化功能。系统支持用户通过GUI界面设置参数,如粒子数量、迭代次数、路径节点数等,并能一键运行完成路径规划与评估。代码采用模块化设计,包含详细的注释,同时提供了简洁版本,便于理解和二次开发。此外,系统还引入了代理模型(surrogate model)进行性能预测,并通过多种图表对结果进行全面评估。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础的科研人员、自动化/控制/航空航天等相关专业的研究生或高年级本科生,以及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于教学演示多目标优化算法(如MOPSO)的基本原理与实现方法;②为无人机三维路径规划提供可复现的仿真平台;③支持对不同参数配置下的路径长度、飞行时间、能耗与安全风险之间的权衡进行分析;④可用于进一步扩展研究,如融合动态环境、多无人机协同等场景。 其他说明:该资源包含两份代码(详细注释版与简洁版),运行结果可通过图形界面直观展示,包括Pareto前沿、收敛曲线、风险热图、路径雷达图等,有助于深入理解优化过程与结果特性。建议使用者结合实际需求调整参数,并利用提供的模型导出功能将最优路径应用于真实系统。
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