不要任性

很奇怪,不知道为什么这两天老是碰到朋友们问同样一个问题:你相信长久的友谊吗?我轻轻的笑了笑,说,我相信。但是,这是可遇而不可求的————上帝总是为我们预设了未来:我们总是不经意的得到,又轻易的失去。人,总是在快要死的时候才觉得生的好与伟大。这不是犯“贱”么。

也许,和她(他)在一起的时候,你并不去思考以后,也无意识思考将来,你会觉得他们的存在就象周围的空气一样,随时都围绕着你。但是,真的到了分别的那一天,为什么你们的眼里为什么又饱含泪水?!是做作、是矫情、是真情、亦或是重复着那种固定的模式————朋友即将远离,我兴许该挥洒几颗离愁别恨的泪罢了……

所以,我从来不赞成在死后怀念,在别后思念。把握现在才是最重要的。昨天,穆为清风(我的“新”女朋友^_^)问我:心,既然人最终要死,为什么还要生?哇,好高深的困惑。这时,我们异口同声的说:既然要分别,干吗还要交朋友?所以,我们有时不要太执着于一时,我们应该为自己真诚所爱的人(不管他是否在你的身边,不管他是否知道你的挂怀)而祈祷,因为,他们幸福了就是我们幸福了。因此,何必要去感伤那种离别的形式呢?只要我们是真的爱着对方,就应该去洒脱的放飞、潇洒的释然;而不是任性的无理取闹。但是,前提是你爱的那些人,只有他们才真正值得你的祝福和心愿。我不是一个情感浓烈的人,很奇怪,这次居然用了“爱”这个强烈而激荡的字眼。是的,就是爱,深层的爱,坦诚的爱,真心的爱,无关乎男女之爱,只是单纯友爱,而且,不管肉体的距离是否遥远,这种情爱都会随着时间的流逝转化为亲情的爱,亲人的爱。这是一种和爱情毫无联系的情感,不知道为什么,我就是能体会分辨出。这种爱单纯的就是一杯白开水,淡而无味,不掺杂任何的杂质,但却深注我心。

我不知道你们是否有这样的朋友,但是,我可以自豪的说:我有!有些人,今天别了,明天就会忘了,即使明天还记得,也会在将来的某一天渐行渐远。其实,你可以冷静而简单的思考这样一个问题:你还能在一瞬间想起儿时的他;年幼的玩伴;小学的哥们儿;以及曾经至爱你而你也爱着的那个他吗?在想起他们的时候,你首先应该想到的是:他们最近好吗?而不应该首先想到为什么这么久了,大家都没有联系了?其实,道理很简单,在给妈妈打电话的时候,你开口总是会这样问:妈妈,最近过得好不好?我想你了。(虽然有点老掉牙,但是在意识和无意识中,你都会这样做的)而不是问:妈妈,你怎么最近都不给我打电话了?

不是自卑,纯是事实:我何德何能,竟能得到如同亲人般的友谊。我不否认我对他们很好,很好,尽管那些情谊都是淡淡的,甚至只是在心中的祈祷。有时,我并不说出,只是静静的祝愿。我从不拒绝他们的帮助,那是我所得到的最好的礼物;我从不强求他们要在我的身边,只要他们快乐开心就好。不是都说强扭的瓜不甜吗?虽然这个比喻不太好听。但是,我很贪心而自私的要他们在内心的某个角落保留一份我的位置。不必太大,但是一定要有。而他们都做到了。在他们的心中,没有最重要的,都是最重要的;没有最轻乎的,都是最轻乎的。我始终相信,我们的心都是在一起的,那是不受肉体的限制和束缚的,那才是灵魂的真正契合。

也许是超脱了吧,也许是经历多了吧,也许是麻木了吧,我总是能释怀分别与感伤,总是能不在意那种形式上的分离。因为,我相信,我们始终都在一起。真正的朋友,不会忘记对方的存在,不会牵绊彼此。真正的朋友,若即若离,似淡非浓。君子之交淡若水,涓涓细流才能永不枯竭。

内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
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