中国各省美丽女孩分析

中国各省女孩美丽程度比较
中国各省美丽女孩分析
2010年10月24日
  关于美女的话题永远不会遭遇寒流,关于美的比较,更是会引起一番“群雄逐鹿”。一名网友推出了一个《中国各省女孩美丽程度的比较分析》的帖子,帖子内用下、中下、中、中上、上5个等级来为各省姑娘“打分”。
  目录
  各省比较分析 分析总结 另类分析
  编辑本段
  各省比较分析  北京姑娘:华贵 美丽评价:中上
    天津姑娘:清丽 美丽评价:中上
    河北姑娘:文静 美丽评价:中
    山西姑娘:英武 美丽评价:中上
    河南姑娘:勤劳 美丽评价:下
    山东姑娘:直爽 美丽评价:中
    内蒙姑娘:豪迈 美丽评价:下
    辽宁姑娘:花心 美丽评价:中上
    吉林姑娘:浪漫 美丽评价:中上
    黑龙江姑娘:傲慢 美丽评价:中上
    陕西姑娘:精明 美丽评价:中上
    甘肃姑娘:大方 美丽评价:下
    青海姑娘:灵活 美丽评价:下
    宁夏姑娘:勇敢 美丽评价:中下
    新疆姑娘:艳丽 美丽评价:中上
    重庆姑娘:火辣 美丽评价:中上
    四川姑娘:温婉 美丽评价:上
    贵州姑娘:热情 美丽评价:中
    云南姑娘:风情 美丽评价:中
    西藏姑娘:旷达 美丽评价:下
    上海姑娘:霸道 美丽评价:中上
    江苏姑娘:细心 美丽评价:中上
    浙江姑娘:随意 美丽评价:中
    安徽姑娘:闺秀 美丽评价:中
    湖北姑娘:上进 美丽评价:中下
    湖南姑娘:多情 美丽评价:上
    江西姑娘:玲珑 美丽评价:中
    福建姑娘:慧秀 美丽评价:中
    广东姑娘:活泼 美丽评价:下
    广西姑娘:温情 美丽评价:中下
    海南姑娘:耐心 美丽评价:下
    台湾姑娘:纯情 美丽评价:中上
    香港姑娘:嘻笑 美丽评价:中下
    澳门姑娘:娴淑 美丽评价:中下
  编辑本段
  分析总结  美丽分析:
    上等美女只存在两个地方,一个是湖南,一个四川。肤如白玉,吹弹可破,性格温婉
    中上有多个地方:
    东北女子,身材好,丰满肤白,可惜做小姐的很多。
    京津晋陕的女子,多为大方,身材好,气质佳,较传统。
    新疆女子有异域特色,艳丽,勾人心魂。
    重庆女子热情有个性,巾帼美人。
    上海江苏女子江南特色,温柔可人,但是温柔是专门克制男人的温柔,不同于南方两广 女子的温柔。
    台湾女子,美人也很多,性格有着日本女子的特点。
    从以上可以看出,中国美女集中地有,一是黄土高原及京津,大方高挑;一是东北一带 ,浪漫丰盈;一是成渝地带,连带湖南,温婉亭亭;一是江南水乡地带,甜美依依;一 是新疆地带,异种风情。
  编辑本段
  另类分析  以上各大类集中的打工的去向是离她们最近的北京、上海、广州、深圳或西安等城市, 各沿海地方都有很多以上地方美女的身影。四川、重庆及湖南美女下以广州和深圳为主 的广东较多;黄土高原美女多云集北京和西安;东北美女主要在北京,上海与广州也很 多;江南美女多留在本地;新疆美女在北京、上海、广州都很多。
    女子长相最丑的地方有:河南女子,辛勤劳动的品质导致身体太过结实粗壮。
    内蒙女子,单眼皮多,因风沙大,肤色也不好。
    甘肃、青海和西藏女子,因气候原因导致长相有些变形。
    广东女子一直以来瘦小单薄,脸型不好。可能与古代南越人 种的遗传有关,
    海南女子偏黑。
    特别提醒的是,浙江女子不漂亮,连杭州的女人也是
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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