什么才是真正的爱情

文章通过分享一对夫妻从甜蜜到分离的故事,探讨了爱情的本质。真正的爱情不仅仅是单方面的付出,更是双方的幸福和心灵的共鸣。文章强调了相互回馈在维持爱情长久中的关键作用,指出若爱情成为一方的负担而另一方则依赖于被宠爱,这种关系难以持久。通过日常生活中的小事,如洗袜子、买零食、相互陪伴等,展现了平凡爱情中的幸福与长久之道。

参考:http://www.5xue.com/modules/how/view.article.php/article=579 

Q:爱情是个经久不衰的话题,到底什么才是真正的爱情呢?
  
      一个哲人:爱情的最高境界,是两情相悦,是心心相印,是无言的默契与心灵的共鸣,是自愿的付出,是相互的爱恋……
  
      不是一个人的追求,不是一个人的等待,不是一个人的思念,不是一个人的得意,也不是一个人的付出……

      真正的爱情,是两个人的幸福,是两颗心灵共同的飞翔。
  
      真正的爱情,也不会让人感到那样辛苦。因为真正的爱情,会让最大的辛苦,变成不再是辛苦的体验,而是美好而幸福的生活。

                                                                                     本文改编自阿里巴巴商人博客


      李轩:什么是真正的爱情?我也不知道,总之,我知道:真正的爱情一定不是豢养的爱情!

      记得某日深夜,突然接到朋友阿贝的电话,说正办离婚。我禁不住诧异地问:“怎么会走到这一步?他不是对你挺好的吗?” 
  
      阿贝是我大学的同学,漂亮优雅,毕业第二年就结婚了。老公是一家公司的部门经理,青年才俊,车房兼备,典型的钻石王老五。当年,每次打电话或者聚会,阿贝三句话中必要提到老公:只要她想吃,再深的夜,他也会开车去为她买新鲜的蛋糕;外出时,一定要站在她的左边,右手牵着她的手,左手不时为她整理乱了的头发;晚饭是一定回家吃的,能推掉的应酬一定推,实在推不掉,会亲自叫外卖送她爱吃的菜;喜欢下厨做饭,扎着围裙,把厨房里弄得满是烟火的味道,每做出一道菜,总要夹给她先尝;出差到另一个城市,他的手机全天开机,怕的是她害怕的时候找不到他…… 
  
      每次只要提到她老公,阿贝眼角眉梢都是满得要溢出来的幸福。他们的爱情一度令我们无比艳羡,可如今,结婚不到两年,怎么就说离就离了呢? 
  
      问及原由,阿贝叹气道:“他只说太累,想分开;而我,也厌倦了这种一味被宠爱没有自主的生活。有时候我感觉自己就像他养的一只宠物,我只是在享受他对我的好,从来不需要考虑回馈给他爱。”阿贝停了一下,又接着说:“以前,总想着要找个爱自己的、能全心全意对自己好的人,就知足了。现在看,完全不是那么回事。付出的人总有疲惫的时候,接受的人也会有厌倦的一刻。” 
  
      爱,究竟要怎样才好?曾经有位朋友告诉我:如果要嫁,一定要嫁一个对你好的人,财富相貌家庭职业都不重要,只要他对你好。现在看来,他对你好固然重要,但如果仅仅爱上他对你的好,恐怕爱情也难长久。爱是相互的,他对你好,你一定也要懂得对他好。爱不是一方的无私奉献,更不是另一方的无限索取,爱是需要回馈的。给予爱的人,要学会适时索取;接受爱的人,也要懂得及时回馈。否则,爱一旦倾斜失衡,发展成豢养的关系,便很难幸福长久。因为豢养的本身,就是一种不平等的关系。处于劣势的一方,总有一天要为了寻找自我而离开。 
  
      所谓的相濡以沫,无非是我为你洗袜子,你为我买零食;我哭的时候你给我一个温暖的怀抱,你深夜醒来,我会陪你说话;我陪着你妈去听戏,你送了我爸喜欢抽的烟。间或会有矛盾、争执、冷战、离别,也会有和解、宽容、忍耐、恩爱……如此你来我往的凡俗爱情,反而会更长久。

                                                                                                    本文改编自雅虎空间

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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