三则小故事-也许会触动你某一根柔软的心弦

本文讲述了三个温馨的故事,展现了孩子们纯真善良的心灵以及成人世界中的善意行为。第一个故事讲述了一个小孩无私地帮助新邻居;第二个故事中,一个小女孩在祈雨仪式上带着雨伞,表现出了坚定的信心;第三个故事则是一位男士在火车上为行动不便的女士让座。
这三篇文章是领导发给我们看的,觉得不错,就搜了相应的文本版本,贴在这里。

[b][u]一、小孩的心[/u] [/b]

有一位单身女子刚搬了家,她发现隔壁住了一户穷人家, 一个寡妇与两个小孩子。
有天晚上,那一带忽然停了电,那位女子只好自己点起了蜡烛。没一会儿,忽然听到有人敲门。
原来是隔壁邻居的小孩子,只见他紧张地问:「阿姨,请问你家有蜡烛吗?」
女子心想:「他们家竟穷到连蜡烛都没有吗?千万别借他们,免得被他们依赖了! 」
於是,对孩子吼了一声说:「没有!」
正当她准备关上门时,那穷小孩展开关爱的笑容说:「我就知道你家一定没有!」 说完,竟从怀里拿出两根蜡烛,说:「妈妈和我怕你一个人住又没有蜡烛,所以我带两根来送你。」
此刻女子自责、感动得热泪盈眶,将那小孩子紧紧地拥在怀里。

[b][u]二、纯真的心[/u] [/b]

有一个小镇很久没有下雨了,令当地农作物损失惨重,於是牧师把大家集合起来,准备在教堂里开一个祈求降雨的祷告会。
观众中有一个小女孩, 因个子太小,几乎没有人看得到她,但她也来参加祈雨祷告会。
就在这时侯,牧师注意到小女孩所带来的东西,激动地在台上指著她说:「那位小妹妹很让我感动!」於是大家顺著他手指的方向看了过去。
牧师接著说:「我们今天来祷告祈求上帝降雨,可是整个会堂中,只有她一个人今天带著雨伞!」大家仔细一看,果然,她的座位旁挂了一把红色的小雨伞; 这时大家沉静了一下,紧接而来的,是一阵掌声与泪水交织的美景。
有时我们不得不说:小孩子其实一点都不「小」,他 (她)们其实很「大」!他(她)们的爱心很大!他 (她)们的信心很大!

[u][b]三、我们只不方便三小时[/b][/u]

那天跟老公幸运地订到了票回婆家,上车后却发现有位女士坐在我们的位子上,老公 示意我先坐在她旁边的位子,却没有请这位女士让位。我仔细一看,发现她右脚有一点不方便,才了解老公为何不请她让出位子。
他就这样从嘉义一直站到台北,从头到尾都没向这位女士表示这个位子是他的,下了车之后,心疼老公的我跟他说:「让位是善行,但从 嘉义到台北这么久,大可中途请她把位子还给你,换你坐一下。 」
老公却说:「人家不方便一辈子,我们就不方便这三小时而已。」听到老公这么说,我相当感动,有这么一位善良又为善不欲人知的好老公,让我觉得世界都变得温柔许多。
心念一转,世界可能从此不同,人生中,每一件事情,都有转向的能力,就看我们怎么想,怎么转。
我们不会在三分钟内成功,但也许只要花一分钟,生命从此不同。

“我们不一定会因为赚很多的钱而富有,但我们可以因付出的善念而使心中富有”


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【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能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用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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