A Love Letter To Josephine

这是一封充满深情的情书翻译,作者表达了对约瑟芬深深的思念与爱慕之情。信中详细描述了作者对恋人无时无刻的想念,以及希望早日相聚的心情。

我收到了你的信,我祟拜的心上人。你的信使我充满了欢乐……自从与你分手以后,我一直闷闷不乐,愁眉不展。我唯一的幸福就是伴随着你。你的吻给了我无限的思索和回味,还有你的泪水和甜蜜的嫉妒。我迷人的约瑟芬的魅力像一团炽热的火在心里燃烧。
I have your letter, my adorable love. It has filled my heart with joy since I left you I have been sad all the time. My only happiness is near you. I go over endlessly in my thought of your kisses, your tears, your delicious jealousy.The charm of my wonderful Josephine kindlesa living, blazing fire in-my heart and senses.
什么时候我才能在你身旁度过每分每秒,除了爱你什么也不需做;除了向你倾诉我对你的爱并向你证明爱的那种愉快,什么也不用想了?
When shall I be able to pass every minute near you, with nothing to do but to love you and nothing to think of but the pleasure of telling you of it and giving you proof of it?
我不敢相信不久前爱上你,自那以后我感到对你的爱更增一千倍。自我与你相识,我一天比一天更崇拜你。这正好证明了La Bruyere说的"爱,突如其来"多么不切合实际。
I loved you some time ago; since then I feel that I love you a thousand times better. Ever since I have known you I adore you more every day. That proves how wrong is that saying of La Bruyere "Love comes all of a sudden. "
哎,让我看你的一些美中不足吧。再少几分甜美,再少几分优雅,再少几分温柔抚媚,再少几分姣好吧。但决不要嫉妒,决不要流泪。你的眼泪使我神魂颠倒,你的眼泪使我热血沸腾。
Ah, let me see some of your faults; be less beautiful, less graceful, less tender, less good. But never be jealous and never shed tears. Your tears send me out of my mind theyset my very blood on fire.
相信我,我每时每刻无不想你,不想你是绝无可能的。没有一丝意念能不顺着你的意愿。好好休息,早日康复。回到我的身边,不管怎么说,在我们谢世之前,我们应当能说:"我们曾有多少个幸福的日子啊!"千百万次吻,甚至吻你的爱犬。
Believe me that it is utterlyimpossible for me to have a single thought that is not yours, a single fancy that is not submissive to your will. Rest well. Restore your health. Come back to me and then at any rate before we die we ought to be able to say: "We were happy for so very many days!" Millions of kisses even to your dog.



utterly ['ʌtəli] adv. 完全, 全然, 绝对


上文来自:

http://en.dict.cn/news/view/20791###


内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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