阳了就像小马过河

博主分享了自己感染新冠病毒的经历,从初期发烧、味觉丧失到逐渐康复的过程,强调病毒的凶猛但并非不可战胜。

作者:朱金灿
来源:clever101的专栏

covid19

  是的,赶在2022年的最后一个月,我阳了。怎么说这个经历呢?简单来说是没有想象中轻松,也没有想象中艰难,就像小马过河一样。

  头天晚上出现低烧,感觉浑身有点冷,开始怀疑是房间暖气不足,迷迷糊糊睡着了,第二天早上就开始发烧,意识到自己中招了赶紧爬起来给自己灌了两大杯开水以及服了一颗维c泡腾片(我的目的是增强一下抵抗力),然后测体温:38.2度,看来还不用吃布洛芬,继续躺床上睡觉。喉咙和嗓子都没问题(网上说的宝娟嗓子和吞刀片的感觉我一直没遇到过),就是脑袋一直晕,各种思虑不断袭来,想起床又浑身乏力,想睡觉又睡不安稳,这个过程相当难受。到了中午没食欲就没吃午饭,到了下午体温升到了38.6度,服下一粒布洛芬后继续睡觉。下午测了一次抗原,居然还是阴性。傍晚醒来恢复了一些食欲,吃了点东西后精神恢复了一些,但是感觉味觉丧失了。第三天早上摸了摸额头,感觉已经退烧了,精神也基本恢复正常了,就去上班了。第三天中午吃了酸菜鱼,发现味觉还没完全恢复。不过我相信那只是暂时性的。第三天开始出现偶尔咳嗽的症状。

  不得不说新冠病毒还是很凶猛的,不能简单等同于流感。以前流感季节,开始我顶多就是打喷嚏流鼻涕,然后喝包感冒冲剂第二天啥事没有,发烧就没得过。新冠病毒直接让你至少发烧一天。不过也没想象中要命。不管怎样,算是挺过这一关了,春天的脚步临近了!

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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