2011、一切已成为神马、不再浮云

本文作者回顾了2011年的个人经历,包括家庭成员间的温馨互动、日常生活中的趣事以及游戏经历等,展现了平凡生活中的幸福点滴。
2011、一切已成为神马、不再浮云
2012年01月01日
   2011年、过得特快、因为这一年。我只是在家乡与肇庆市区这条国道来回穿梭、日子基本上重重复复,坐着坐着,屁股都冒茧了、运动能力大幅下降、隔三差五跑去肇庆、否管炎炎烈日、大雨盘陀、就像我们柴九哥所说的:鬼叫你穷啊,顶硬上”!
  下面说说幸福、
  2011.、过冬,不知道老哥跟老爸在背后玩什么、晚饭吃饭的时候老哥给老爸电话、有说有笑的、看着都暖在心头、往日、老哥跟老爸就一牛脾气、谁也不让谁、让猫透不过气了、你们俩就把这状态持续下去吧、过个几年、哥给你喝媳妇茶、
  2011、老妈的幸福、就是每个月我两娃能把生活费奉献到她的手上就是幸福了、那也不能把老妈说成这么现实!!!(老妈,我错了)她就是想老爸不喝酒、不赌钱、最大一点就是赶紧喝上我老哥的媳妇茶、在家抱抱大孙子、翘起二郎腿、这就幸福了
  2011、老爸就贪心点、你妹的不说我也能看出来你这老头要跟我玩神马花样、你居然还要把我的媳妇茶喝上、这才叫幸福、、、只能跟你说:你给我介绍个妞吧、!也没嘛条件、文静文静的就差不多了、(有杨幂的瓜子脸、范冰冰那成熟的智商、刘亦菲的小樱桃嘴就得了、没啥要求、
  2011.12.29、老人家吖、老人家、活了二十载也没看见几对老人家会牵着手的了、好了、不多说,直接上图、有图有真相,此贴必火、请吐槽、
  
  
  
  看见没、多恩爱的一对老夫老妻、两个人在一起图的是什么、图的是.......至今我也没得出结论、求大师指点!
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  2011、想想、他们两个何时走在一起的、连我这位闺蜜也不知道、我只能说他们完全欺骗了我们的感情!!!企鹅拥有一组强大的姐妹军团(小象、小肥、小鹏、哥不是姐妹就不列在里面了、)、小饼若想占企鹅的便宜--没门、企鹅与小饼究竟能擦出什么样的火花呢、就让我们拭目以待。
  2011、还有更大的喜讯、就是咱家的贤妹(小鹏)就快了.......到这里、这个先埋下伏笔。咱们日后再聊、
  2011、" 当初是你要分开、分开就分开、......"(注、哥的铃声不叫爱情买卖)草、谁这么晚给我打电话、都凌晨2点了、“猫江过来月兔国帮我把这几个货杀了、快快快、”一接电话、小肥他妹的就对着我吼、为了小肥我豁出去了、穿着TB、打开电脑、就去给小肥报仇、那时候哥已是神了、直接撞晕、破甲,秒杀!改天小肥、给哥贴贴服服、恭敬如宾、差点没叫神了、
  2011、玩QQ幻想世界的时候、在边境杀人、被一90级的家伙狂追杀、我吼了一句、你妹的,知道我是谁的同学不:我是郑家象的同学、给我识相点、!后面的发展不用说那货也会怎样了、一:跪地求饶 二:内牛满面 、我完全错了,事情根本不是这样发展的、那货居然把哥给秒杀了、当时我直接把电源关了、哥不活了、
  2011、还神马、说说哥吧、我的幸福?貌似真的没,我说这句话可能会引来吐槽的:你妹的,身在福中不知福!是的、也挺幸福、有一爸,一妈,一哥、爷爷,奶奶、还一群强大的弱小的亲人们!、还一群每天打着短号增加感情的鞋子们!、妹,我没那么小的饱满感、不吐不吐、刚真的幸福了、刹那间来到了2012.01.01、刚给两个小妹子贴手机屏保、说我的质量、咋好、速度咋快、很帅、很美--这屏保!我只能躲一边偷笑了、顿时幸福感就涌向来了、差点没像香吉士那样流鼻血导致严重昏迷、.
  2011.过得还算顺利、被交警抓了两台摩托车、市价每台2700/ *2=5400、,偶天、感慨、然后、发誓,生娃的时候绝对不让娃去报考交警、嗯、还神马,也没神马还翻过两次车吧,太幸运了、第一次差点把猫命拿走、那天是09.24、就是哥20大寿那天、就一坑爹的,再也不相信所谓的生日快乐了、!第二次是晚上收工回家、右手开车、左手上UC、还企鹅(QQ)、一不小心直接闯进了“花基”的怀抱、由此得出,做人不能一心二用、!
  2011.有人说我倒霉、说我黑鬼、你妹的、真的假的、后来经过我面壁思过、三思再三思是的、吴少B你他妈的说得太对了、你所说的每一句话、我都记在心里、都经过了严密的思考、顿然又来了个感慨万千、狠下心把企鹅名改了:倒霉鬼、不管你信不信、反正我信了、
  2012.01.01.00:00、看见这么多同学共聚一堂、我再度心血来潮、把啤酒当汽水直接下肚、矮油兄(罗Y军)立马感慨:2012.又一见醉猫、
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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