[转载自网络http://www.qnwz.net/zawen/40804.html]来生想做哪国人?

文章通过讨论不同国籍的生活方式,表达了对理想生活的追求与对当前社会制度的反思。从中国、欧洲、日本等不同角度,展示了人们对于生活状态、工作压力与文化差异的思考。

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如果来生不愿再做回自己,天下古今中外人物,任你挑选,你来生喜欢做谁?谁的生平让你羡慕到甘心活在一个预知的剧本中? 

也许,这问题比什么心理测验都来得有意思,只要知道最想做谁,便知道了最想过的生活、最想做的人种,也找到了理想拼图失落了的一块:现世欠缺了什么。 

如果要先选一民族,要不要做回中国人?有个旅欧港人钟祖康,写了本书叫《来生不做中国人》,历数中国人的劣根性及中国传统文化的毛病,比柏杨的《丑陋的中国人》的鞭挞还要卖力,看完也许会不敢做中国人。不过,我也看过《丑陋的美国人》《丑陋的日本人》《丑陋的韩国人》,那么做欧洲人便最幸福了?难说得很,从前有个去了一趟冰岛的朋友,吃过一顿浪漫晚餐,回来羡慕得不得了,说一看他们的眼神,就看出一种港人欠缺的闲心,典型小国寡民式的人间乌托邦。但是,他没有想到,冰岛从一个渔港转型为金融小镇,经那海啸一淹,国民再也悠闲不起来了。 

有个嫁到瑞典的朋友,住过车屋,体验到居无定所唯有老伴在侧处处为家的逍遥游,有了子女后,定居于田园,乐不思港。可是,做个悠闲的北欧人,还要提防受不了日短夜长天色常常黑压压的气氛,据说这些国家的自杀率高的原因之一,就是天色影响了心情。还有我的朋友住于田园,一样要在市区上班,那车程,真要懂得慢活的好处,才会耐烦,还有福利好,故而大部分薪水都被抽了税,也要甘心才好。 

我与一帮朋友都是哈日族,有些朋友每年难得有假期,都往日本跑。那来生做个日本人吧,食物又安全,包装又精致。可是一想起当上日本上班族,得到忽然在办公桌前过劳死的命运,还会只看包装的漂亮吗? 

与其选国籍,不如说,想过哪一种生活,做日本冲绳人,跟做东京人相差太远了。正如做纽约人,与做美国一些小镇的超级乡巴佬,根本属两个“人种”。 

我总相信,人是制度与文化的产物,社会制度在很大程度上决定了生活文化,选做哪国人,其实等于选择哪种制度,哪种生活方式。 

典型的港人连走路都快人家几拍,快到喘息的时候,自然羡慕无所事事的生活,吃个晚饭可以吃四小时,但到有闲时却嫌在英国湖畔垂钓闷,又会犯起思乡病。那种乡愁,怀念的不是皇后码头,只怕是那有所事事的快活。

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(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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