我猜到了开始,却没有猜到结局 --深叹2006足球世界杯决赛

2006年世界杯决赛中,齐达内意外被红牌罚下,这一举动让无数球迷失去了对比赛的热情。原本期待的完美谢幕变成了令人难以接受的结局,文章表达了作者对齐达内的敬爱以及对失去信仰的感慨。
    当齐达内在没有任何必要的前提下用头撞向意大利球员的时候,当齐达内被红牌罚下的背影与大力神杯黯然离去的时候,我终于丧失了对2006足球世界杯的所有热情。在那一霎那,我被我的热情所叛变,我不知道这个时候的我该支持那个球队了。余下的十余分钟里,我觉得我只剩下躯体了,在这样的窒息的心境中以及同样窒息的点球大战中,2006年的世界杯成为了历史。
    记得《大话西游》的最后,当孙悟空忍着紧箍咒的剧痛抱在那个女孩慢慢飘向宇宙的时候,那个女孩说:“我知道我心爱的人会踩着七彩云朵来,但是我只猜到了开始,没有猜到结局......”。此时的我何尝不是,我猜到了法国的豪华中场、犀利的穿透进攻,凶猛的前场小组逼强会让即使是“钢门”+“混凝土”的意大利毫无机会,我甚至也猜到了两队会以1:1的比分进入点球大战,但是我没有猜到我所无比敬爱的大师会这样的方式来放弃自己的最后的完美演出,如果点球大战有齐达内,法国一定不会输,意大利的魔咒也一定不会破。但是世界上从来没有如果,我们只能以被愚弄的方式来接受这个现实。
    我不知道现在的齐达内当时和现在的心情,我也不知道齐达内是否知道世界上无数热爱他的人的心情,然而我知道在这次世界杯里,我已经找不到信仰。如果有,那是谁?是功利足球的典范或者说是足球强国多年来伟大经验总结的意大利?还是空有超强个体没有配合的巴西?还是有傲气无傲骨的英格兰?或者是拥有假摔之王C罗的葡萄牙?或者依然幼嫩的德国?原本配得上的只有是拥有齐达内的法国,可是他怎么可以这样让我们抛弃信仰?当时的我宁可是自己的头去撞石墙而不是他。没有了信仰,一切都已经没有了意义。
    世界杯以这种充满讽刺的方式结束,这样的讽刺也许本身就是针对世界杯的,但愿我能够在4年之后将这些忘却,依然充满热情来欣赏再一次会成为历史的世界杯,不知道4年之后的世界杯,我又会有怎样的心情?
    2006年的足球世界杯是结束了,可是我的世界杯还刚刚开始,我又会以什么样的方式来结束,或者我会有机会以什么样的方式来结束?

--写于2006年7月10日凌晨5点45分 446862.html

浅水滩 2006-07-10 05:47 发表评论
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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