2009-07,强健我的身体。

本文分享了一位博主遵循一位老人建议的减肥方法后的显著成果。通过坚持每天步行一小时、避免喝菜汤等措施,不仅体重减轻了,还提升了工作效率。在减肥过程中,博主有了更多思考的空间,也体会到了健康带来的全方位改善。
有这样的想法,源自于一个老人的忠告。

当有人看到我在汗流浃背的时候,问我是不是真想减肥。其实我在很久之前就想减肥了,而且也减了不止一次。但是事实上,从前的减肥的效果是,没有减成功,反而是效果比从前更肥了。

现在就职的单位,时间相对来说是宽裕的。朝九晚五的日子,让我有很多的时间去规划个人的事情。不知不觉的我就走在减肥的路上了。

老人家说,减肥跟戒烟似的,是个相当简单的事情。但是要注意方法:
1、要多走路。每天坚持走路一个小时。走路比任何的一种锻炼方式都好。我也是在后来查阅了资料,知道了长时间的走路是在做有氧运动,有氧运动是最最减肥的。
2、不要喝菜汤。当看到充满诱惑力的菜汤时,千万不要心动。宁可多吃几块肉,也不能够喝菜汤的。
3、减肥一定要坚持。锻炼半年,减个三四十斤是没有问题的。
我照着老人家的方法去做了。减肥的效果相当的明显。

在减肥以后,从前不足的体力,也随着减肥变好了,在平时打瞌睡的次数少了,做事的效率提高了。

在减肥的漫长道路上,我开始思索很多的问题。其实很多的事情,都是在围着紫竹院的湖转圈的时候想出来的。

强健我的身体,强健我的思维,强健我做事的能力。

减肥了,一好百好。辉煌的事业,或许随着减肥的进行,正慢慢的向我走来。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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