男人要经常洗衣服的10理由

马列 发表于 2006-12-5 22:19:00

  1.有利于增进夫妻感情,创建和谐家庭。据有关部门调查,以男人爱洗衣服为由提出离婚的女人不足十万分之一。

  2.有利于男人的心理健康。由于洗衣服经常无端地遭到家人表扬,男人的心情异常舒畅,心理健康指数经常居高不下。

  3.有利于提高男人的文化品位。洗衣服时聆听水声潺潺,触景生情,再联想到高山流水的意境,男人经常“湿”性大发,久而久之,文化品位会直线上升。

  4.有利于男人身体健康。由于洗衣服时经常采用搓、揉、拧、拉、弹、拽、扯、抖、晃等动作,如果运用得法,一气呵成,可收到与打太极拳相仿的强身健体功效。另外,根据巴甫洛夫的条件反射理论,经常在哗哗的水声中工作,有利于体内水道畅通,部分医学专家已经初步证实,爱洗衣服的男人患前列腺疾病的少之又少!

  5.有利于培养男人办事的条理性。据调查,经常洗衣服的男人与不经常洗衣服的男人相比,办事更具有条理性,显而易见,这与他们平时在洗衣服的过程中知道袜子与口罩不能同洗的工作经验有很大关系。

  6.有利于提高男人的自尊心。经常洗衣服的男人,由于双手时常受到水分的滋养,尤其显眼,在公众场合,当男人伸出一只肤白如玉,指若削葱的手与人握手的时候,对方会百分之百地认为对面是一个以脑力劳动为主的领导,这时的男人,在众人一脸敬重的目光里,自尊心不高才怪呢。

  7.有利于减少日常开支,创建节约型家庭。由于男人身体强健,洗衣机基本处于半闲置状态,天长日久,电费支出会大幅减少;另外,由于女人不洗衣服,手部护理费用(如护手霜、嫩肤露、去死皮素、指甲油等)也会大幅降低。

  8.有利于男人积攒小金库。洗衣服前,清理家人衣兜时常会有意外收获,十块二十块的大钱也是常有的事,如果昧着良心据为己有,积少成多,天长日久,男人的私房钱会源源不断,用之不竭。

  9.有利于男人拓展第二职业。在长期的洗衣实践中,男人会对洗衣机的构造、工作原理、故障修复有一个比较全面的了解,一旦遇到经济危机,经常洗衣服的男人会沉着冷静地对家人说:没关系,咱开个洗衣机修理店赚点钱吧!

  10.有利于培养男人吃苦耐劳乐观向上的工作态度。名人说,态度决定一切,男人要想在工作中取得成绩,吃苦耐劳乐观向上的工作态度是必不可少的,人的生命是有限的,可是为家人洗衣服的工作是无限的,只要肯洗,脏衣服总还是有的,在这样的工作氛围中,当男人满脑瓜子热汗,经过一番卓绝的苦战,看着万国旗似的衣服挂满晾衣竿的时候,男人已不知不觉地体会到了吃苦耐劳带来的工作乐趣。


来源:《广州日报》


【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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