此生流离

本文探讨了一段充满回忆与孤独的情感历程,作者通过细腻的文字描绘了面对过去伤痛时内心的挣扎与自我疗愈的过程。文章强调了在雨天中思考过往美好与失落,以及如何在独处中寻找内心平静的重要性。通过假装快乐,试图戒除伤痛,作者最终意识到忘记过去并不现实,而是学会了以一种更加坚强的方式面对自我。

我不该从盛夏开始就傻傻的幻想一些本没有结局的故事, 
如今、所有的绚烂都已惨败。  
或许一切都早已结束在了开始之前,电影已经散场,主角已离开,而我却不知。
记忆残缺的只剩下漫天的雨,天在哭,我在哭,你在何处?
  
 
过了这些天,渐渐地,
习惯了、茕茕孑立形影相吊的独来独往。
习惯了、在落雨的日子里被大雨冲刷着思绪,细数那些被敷衍过后遗失的美好。
习惯了、对所有人假装微笑,告诉他们我很快乐,也向他们保证我会戒掉那些殇,让自己的文字变的美好。可是每每,我知道我又在言不由衷,因为我根本做不到。只是不想让我的殇和不快乐感染到一直关心我的周围的人。因为那样,我会感觉到不安和内疚。
习惯了、其实我真的很不喜欢那些,但只是因为、习惯了。
一路的行走,一路的找寻,却也在一路的丢失。到最后我终于明白,原来遍体遴伤,才叫漂亮。那种淋漓尽致的心痛,才称的壮美和惨烈。
一季的庄稼又收获了,而我、却收获了满身的疲惫和心伤。站在无垠的田野中,只想永葆平静。
看落叶,一片片的飘凌。它们曾留给天空美丽一场,而如今却又随风去何方?是树的不挽留还是风的呼唤,是落叶的心伤还是大地的企盼?我疼惜的想让它们别抛弃别放弃,可最终,残留在手心里的那一片告诉我:曲终人散终有时。。。
一场秋雨,淋湿了已经快被我烘干的记忆。如果说忘记,那是在自期欺人。我一直没有遗忘,只是很倔强的把它们强制压在心里不去触碰,因为不想感伤,也再伤不起了。
不知从什么时候起,喜欢上了流离这个词,感觉很有一种颓废的意味。我在想,假如有一天,我也可以独自一个人背上行囊,开始自己人生的旅程,和自己真心喜欢的人流离到天涯海角,哪怕是穷困潦倒粗茶淡饭,我们也想要牵手一生。可是想,终归只是想,我一个人傻傻的幻想。空有撬动地球的信念,却找不到那个支点,所以我失败了,我还是俗人一个。
倚靠在窗边,看着雨滴顺着玻璃缓缓流下。如果那是你的泪,我想轻轻的替你擦去。伸出手,却无能为力无法触及。
脸上的快乐别人看得到,心里的痛没人知道。不知从何时起,眼前早已一片模糊。擦去泪水,用矜持的沉默来祭奠不为人知的伤痛,装作一切都无所谓。
或许我早该知道。关于我、此生流离,终究不过宿命。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等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应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
原来:两个人最体面的告别方式:是不再回复…终于明白,真正的结束真的是不吵不闹,最后一条消息你没回我,我也没有再发给你。我们没有拥抱,也没有说再见。只是隔着屏幕就这样不在打扰了,突然好心酸,就这样不在联系了。你现在和谁在一起,陪着谁聊天已经不重要了,这道坎我也该过去了……意难平,也该平了…从今以后消息不回,我就不发了,话题不想继续,我就不聊了,关系不想维持,我就不主动了,没关系,你冷落我,那我就放弃你,失去是相互的,你都不怕,我又怕什么呢?踮起脚尖的喜欢是站不稳的,又何必为了迎合一个人,将自己变得卑微,总是伸手要自己得不到的糖,何必呢,我又不是输不起,大大方方的喜欢,就算结局不如人意,我也会为自己的心动买单!明明曾经那好,突然就变得陌生了。终究是爱的不够深,还是爱过了头?从前以为你离开我,会难过,会心痛,原来是我离不开你。爱一个人有多深,离开时就会有多心痛,我没有想到这段突如其来的感情,会让我陷进去这么久,久到了无法释怀,久到了习惯性的想你,久到了像是失去了灵魂一样,每当我想起你的时候心里都会隐隐作痛,整个人都是麻木的。闭上眼,我以为能忘记,但流下的眼泪,却没有骗到自己,思而不语、念而不忘、想而不见、爱而不得。那种想放弃又想不记后果爱下去的感觉,真的太折磨人了,留着联系方式却啥也看不到了,无数次醒来打开手机,却一条你的消息都没有,每次都是在期待中,失望中醒来,最后又绝望的崩溃 又在崩溃中治愈我真的累了,不是我放弃了,是你不需要我了,我已经慢慢的开始习惯没有你的消息了,不是不爱了,而是渐渐明白了自己的不重要,挤不进的世界我就不硬闯了,曾经我以为我是你的例外,可现实告诉我原来我只是个笑话,你以为我没人要?我视你如命,你却以为我有病,你以为你装的天衣无缝,可我只是想陪你演的完美无缺。只可惜,这场感情,我帮你作弊,你都没及格,我明明知道是必输局,却还是赌了你,最后你却让我输的下不来台。其实我早就知道你不爱我了,我只是想陪你多走一段路。这次我选择认输,体面的退出,放过你也放过我自己,擦干眼泪继续爱你的日子终于结束了,太过于沉重的东西,大概都比较适合藏在心里,搭错车和错过车站都不遗憾,遗憾的是都没到达终点。其实我可以厚着脸皮在纠缠你,但是已经没有任何意义,你揣着明白装糊涂,我带着答案问问题。突如其来的相遇,毫不留情的散场,真的是什么都没有留下,唯独留下我们的回忆和结晶,让我慢慢消化,到最后终究还是一场空,如今只剩下回忆。这一次我是真的走了,再也不闹了,照顾好自己,不然对不起我花了好几个夜晚,说服自己离开,人生漫长,我想我们不会再见了。即便余生不复相见,此生一程已足以,我以过客之名,祝你岁岁平安!不打扰,也许是我最后爱你的方式了……查文案重复率
08-10
检测一段情感类文案的重复率或文本相似度可以通过多种方法实现,具体取决于应用场景、精度要求以及可用的计算资源。以下是一些常见的技术与工具: ### 文本相似度检测方法 1. **余弦相似度(Cosine Similarity)** 余弦相似度通过将文本转换为向量形式(如TF-IDF向量或词嵌入向量),然后计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似程度。值越接近1,表示两个文本越相似。这种方法在文本分析中被广泛使用,适用于情感类文案的相似度检测[^2]。 2. **Jaccard 相似度(Jaccard Similarity)** Jaccard 相似度是通过比较两个文本集合的交集与并集的比例来计算的。该方法适用于短文本或关键词集合的比较,但对长文本的效果可能受限。 3. **编辑距离(Levenshtein Distance)** 编辑距离衡量两个字符串之间的差异,通过最少的插入、删除或替换操作将一个字符串转换为另一个。适用于检测文本的微小修改或拼写错误。 4. **基于语义的相似度方法** 使用如Word2Vec、GloVe、BERT等词嵌入模型,可以捕捉词语之间的语义关系,从而更准确地计算文本的语义相似度。BERT等预训练模型尤其适合处理情感类文本,因为它们能够理解上下文和情感倾向。 5. **SimHash 与指纹算法** SimHash 是一种局部敏感哈希算法,可用于快速判断两个文本是否重复。通过生成文本的指纹(哈希值),若两个指纹的汉明距离小于某个阈值,则认为它们是相似的。 ### 实现工具与库 - **Python** 可以使用 `scikit-learn` 库中的 `cosine_similarity` 函数进行余弦相似度计算,使用 `nltk` 或 `spaCy` 进行文本预处理,使用 `transformers` 库调用BERT等预训练模型进行语义相似度分析。 示例代码(余弦相似度): ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity doc1 = "这是一段情感类文案示例。" doc2 = "这是另一段情感类文案示例。" vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([doc1, doc2]) similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix[0], tfidf_matrix[1]) print(f"余弦相似度为: {similarity[0][0]}") ``` - **Java** 可使用 HanLP 或 Lucene 等自然语言处理库进行文本相似度计算。HanLP 提供了多种文本相似度算法实现,如余弦相似度、编辑距离等,适合中文文本处理[^3]。 - **在线工具** 一些在线查重工具(如 Turnitin、Grammarly、Copyscape)也提供文本重复率检测功能,适用于非技术用户。 ### 注意事项 - **文本预处理**:包括分词、去除停用词、标准化(如去除标点、统一大小写)等步骤,对相似度计算结果有显著影响。 - **领域适配**:某些工具在通用语料上表现良好,但在特定领域(如情感分析)中可能需要额外训练或优化[^3]。 - **性能与精度平衡**:对于大规模文本数据,应考虑算法的计算效率与内存占用。
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