我是程序员------笨鸟飞呀飞(4)

大学好友阿宝的恋爱秘籍
本文讲述了作者大学时期的好友阿宝如何通过获取心仪女孩的信息,制作藏头诗等方法成功追到心仪女孩的故事。故事中包含了如何通过观察和思考获取目标信息,以及在恋爱中的小技巧。

一、 阿宝归来

我不能不提阿宝,他是我大学里最要好的朋友,我和他无话不谈,但我和他的性格完全不一样。我,活泼开朗,超级外向,特不爱学习。他则相对内向,不爱说话,学习特别好。都说近朱者赤近墨者黑,我感觉我两个人,他即是朱者,而我就是墨者,在我的熏陶下,他竟然闷骚起来,想追女孩子了。当然,他向我来请教了。我学习远不如他,但我看的书可比他多的多。当然,这些书他是不屑于看的,但如果用在追女孩子上面,估计你就是学遍所有的专业课,也难以找到怎么能获取女孩子的欢心吧。

我首先教阿宝想法获取了那个女孩子的一些基本信息,比如生日、爱好等,当我得知那个女孩是个才女,喜欢写作的时候,就告诉阿宝,这个最好吃定了。我告诉阿宝。

“那女孩子快要生日了对吧!”

“恩,我该送什么生日礼物呢?”

“掏10元钱,去买个比较好的本子。”

“啊?这也太老土了吧,不能耍我呀。”

“切,我要是耍你,就不是你老大。”

“晕,你本来就不是我老大吧,我咋天天听你喊我阿宝兄呢?”

“哦,呵呵,是吧,我是说泡妞上我是你老大。”

“你泡妞上有啥经验?”

“呵呵,我初中就谈恋爱、高中就有三个女孩子追我,不信你查去。”

“吹牛了吧,我又无从获取这些证据!”

“呵呵,那你发现没,我最近身边少过女孩子么?上课就我周围坐得可全是女孩子!”

“这倒是,可我咋看到和这些女孩子同桌的都是男娃,而你只是坐在她们中央罢了。”

“我说阿宝,你不信我是不?那好,你想一下,晚上出去溜达,我哪次身边不是有女孩子陪着?再说,为什么她们同桌是男的,可包围我的恰恰全是女生呢?你再看看,我这枕头底下压着的这些照片!那个不是靓妹?”

初高中毕业的时候,玩的比较好的兄弟姐妹,我们一般都会交换一下相片,有时候还会合个影的,女孩子都喜欢照艺术照,虽然和真人相差甚远,但是,对看照片的人来说,大多会是享受了。一句话,还挺养眼的。我把我的相册拿出来,逐个给他看和我合过影的那些女孩子,或者让他看那些艺术照片。他于是对我佩服的五体投地,我想,他那老实吧唧的样子,肯定没有过这种礼遇吧。

我趁热打铁

“你在想想看,你前面获取她生日和爱好的方法,我教你的有错么?”

“恩,好吧,我听你的,回头请你吃饭。”说完他就想往外跑。

“慢着,我还没说完呢,你买回本子后,写一个用她的名字的藏头诗。”

“啊,这好难!”

“我帮你,不过请吃饭不能吃凉皮了,改吃泡馍。”

就这样,他把笔记本买了回来,我咬文嚼字,想了一个多小时,写了一个藏头诗,阿宝看了,更加对我佩服,我又如此这般的告诉他该怎么做,他都一一照做去了。

过了一个星期,阿宝说,走,我请你吃饭。

“成了?”

“恩,她对我的诗大加赞赏,说她这个月刚写了一篇稿子,想在思源文学社发表,还拿过来让我改一下,因此你还得再帮一下忙。”

“不行,那得再加一顿。”

“好,一言为定,今天下午把稿子改好给我。”

于是我逃了一节的课,坐在图书馆那个僻静的地方,用了一个多小时,修改了一下她的稿件。说图书馆僻静,是因为这里实在没有几个人在看书,因为书是可以借出去的,在这里看的,大多是女孩子,而我,正想在这种环境下扩展一下思路。

文章如期发表了,但我没有得到第二顿饭,因为据他说,她被邀请加入文学社,而文学社里恰好有个才子……。

我说,不要紧,咱们从头来。

然而,直到毕业,阿宝再没谈过,他的成绩倒是越发好了,在毕业生招聘会上,顺利的被广州一家公司给聘走了。

2005年四月份,他又重新回到了西安,正是他得这次回归,我踏上了程序员的路,并一直坚持至今。我还清楚的记得他回来的情景。先接到了他的电话

“刘琦,你在哪里?”

“废话,还在西安,你又不是不知道。”

“哦,我是说你在哪里住,西安什么地方住。”

“南郊北山门。”

“那你到北山门站接我一下”。

“啊?我老哥,不骗我吧。”

“我骗过你么?”

我将信将疑的快速到达北山门站牌,他真的在那里。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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