Great sentence

本文汇集了关于爱情与生活的深刻感悟,通过十个精炼的观点探讨了个人成长、人际关系及情感世界的真谛。从珍惜当下到理解自我价值,再到友情与爱情的微妙平衡,每一条都富含哲理。
1.I love you not because who you are,but because who I am when I am with you.我爱你不是因为你是谁,而是我在你面前是谁。

2.No man or woman is worth your tears,and the one who is,won't make you cry.没有男人或女人值得你流泪,值得的那位不会让你哭泣。

3.Atrue friend is some one who reaches for your hand and touches your heart.一个真正的朋友是向你伸出手,触动你心灵的人。

4.The worst way to miss some one is to be sitting right beside him knowing you can't have him.想念一个人最糟糕的方式就是坐在他身旁,而知道你不能拥有他。

5.Never frown,even when you are sad,because youn ever know who is falling in love with your smile.就算你不快乐也不要皱眉,因为你永远不知道谁会爱上你的笑容。

6.To the world you may be one person,but to one person you may be the world.在世界上你可能只是某人,但对于某人你可能是世界。

7.Don't cry because it is over,smile because it happened.不要因为完结而哭泣,要为曾经发生而微笑。

8.Make yourself a better person and know who you are before you try and know someone else and expect them to know you.在你尝试了解他人和盼望他人了解你之前,先把你变成一个更好的人和了解自己的人。

9.Don't try so hard,the best things come when you lease expect them to.不要太努力去找,最好的事情是在最预计不到的时候出现的。

10.Life is apure flame,and we live by an invisible sun within us.生命是一束纯净的火焰,我们依靠自己内心看不见的太阳而存在。
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
### 使用 Hugging Face Transformers 库的 Great 代码输入示例 以下是基于 Hugging Face 的 `Transformers` 和其他相关技术栈的一些具体代码示例和教程链接,这些资源可以帮助您更好地理解和应用所谓的 “Great 代码”。 #### 示例一:使用 BERT 进行情感分析 以下是一个简单的 Python 脚本,展示如何利用 Hugging Face 提供的预训练模型(如 BERT)来进行电影评论的情感分析。 ```python from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import torch # 加载预训练的BERT tokenizer和model tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') # 准备输入文本 text = "This movie was great!" inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) # 获取模型预测结果 with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits predicted_class_id = logits.argmax().item() print(f"Predicted class is {predicted_class_id}") # 输出类别索引 ``` 此脚本加载了一个经过微调用于二分类任务的 BERT 模型,并对给定的一条影评进行了正面/负面情绪判断[^1]。 #### 示例二:简单扩散模型 (Diffusion Model) 实现 对于那些希望探索生成对抗网络之外的新颖图像生成方法的人来说,扩散模型提供了一种强大的替代方案。这里给出一个高度简化版的实现: ```python import torch from torchvision.utils import make_grid import matplotlib.pyplot as plt def sample_timesteps(batch_size): """随机抽样时间步""" return torch.randint(low=1, high=T, size=(batch_size,), device=device) # 假设已定义forward_diffusion_sample()和其他必要组件... for epoch in range(epochs): for step, batch in enumerate(dataloader): optimizer.zero_grad() t = sample_timesteps(batch.size(0)) loss = p_losses(model, batch, t, noise_scheduler=noise_scheduler) loss.backward() optimizer.step() if epoch % log_every_n_epochs == 0: sampled_images = sample_plot_image() grid_img = make_grid(sampled_images[:8], nrow=4).permute(1, 2, 0).cpu().numpy() plt.imshow(grid_img.clip(0., 1.)) plt.show() ``` 上述片段仅提供了框架结构的一部分;完整的功能需参照更详尽的教学材料或官方文档[^3]。 #### 数据清洗与预处理技巧 当涉及到实际项目的开发时,良好的数据质量往往是成功的关键因素之一。例如,在执行任何机器学习建模之前,通常需要完成一系列的数据清理操作,如下所示: ```python import nltk nltk.download('stopwords') from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize import string def preprocess_text(texts): stop_words = set(stopwords.words('english')) processed_texts = [] for text in texts: tokens = word_tokenize(text.lower()) table = str.maketrans('', '', string.punctuation) stripped_tokens = [w.translate(table) for w in tokens] filtered_sentence = ' '.join([word for word in stripped_tokens if not word.isdigit()]) final_sent = ' '.join([word for word in filtered_sentence.split() if word not in stop_words]) processed_texts.append(final_sent) return processed_texts example_reviews = ["The film was amazing!", "I didn't like it."] cleaned_reviews = preprocess_text(example_reviews) print(cleaned_reviews) ``` 该函数接受原始字符串列表作为参数,返回经过去除标点符号、大小写统一、移除数字及过滤掉常见英语停用词后的版本[^4]。 --- ###
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