2010年高考作文

2010年河南高考零分作文:兔子,你就是一个傻B
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     阅读下的材料,根据要求写一篇不少于800字的文章。    
      兔子是历届小动物运动会的短跑冠军,可是不会游泳。一次兔子被狼追到河边,差点被抓住。动物管理局为了小动物的全面发展,将小兔子送进游泳培训班,同班的 还有小狗、小龟和小松鼠等。小狗、小龟学会游泳,又多了一种本领,心里很高兴:小兔子和小松鼠花了好长时间都没学会,很苦恼。培训班教练野鸭说:“我两条 腿都能游,你们四条腿还不能游?成功的90%来自汗水。加油!呷呷!”
     评论家青蛙大发感慨:“兔子擅长的是奔跑!为什么只是针对弱点训练而不发展特长呢?”思想家仙鹤说:“生存需要的本领不止一种呀!兔子学不了游泳就学打 洞,松鼠学不了游泳就学爬树嘛。”
  
兔子,你就是一个傻B
      
     兔子啊兔子,看完了这篇报道,我不由得从心底里送你两个大字:傻B!  
  
     你也不想想,动物管理局是干什么的?管理动物的!狼是不是动物?你差点都被他吃了,管理局怎么连个屁都不放?为什么不惩罚狼反而逼兔子学游泳?如果管理局 平常就主持公道怎么还会出现狼撵兔子的事儿?傻B兔子!
  
     狼撵你到河边,管理局就忽悠你报游泳班,下回狼撵你到悬崖,他是不是还得忽悠你报飞行班?难道狼撵你,就为了吓唬你报这个班那个班?狼跟管理局局之间有没 有不可告人的秘密?你有没有脑子啊!傻B兔子!
  
     说你是傻B,你还就是傻B,你知道这个培训班是谁家开的?管理局开的!鸭子教练就是王八局长的小舅子!你还倒过来给他们交培训费。还“90%的汗水,加 油!嘎嘎!”,我呸!他是鸭子,你也是鸭子?你也不想想,你们家自打你爷爷的爷爷那辈儿起就不会游泳,他管理局办几天班就能教会你游泳?这符合兔情吗?你 培训费不是白交了?还有巴西龟、金毛,你们更傻,自己天生就会游泳,还去花这个冤枉钱,就为了考个证?没证他能不让你游了?没证狼吃了你白吃?说到这儿我 还得说说你,金毛,你好歹也是名犬,面对坏蛋,就知道一味逃跑,还花钱去学怎么当落水狗,不害臊吗?
  
     面对不法分子的侵害,管理局为什么不鼓励你们团结起来,奋起反抗,而是去学怎么逃跑?面对狼的威胁,现在不是学游泳的问题,不是多才多艺全面发展的问题, 而是生存的大是大非问题!命都没了还学什么游泳?尸位素餐,我看这个动物管理局根本就没有存在的必要!行政不作为,与狼为奸,傻B兔子!
  
      兔子,我骂你是因为你不争气,你自己有点儿独立意识好不好?人云亦云,别人说什么就是什么。鸭子说“我两条腿都能游,你们四条腿还不能游?”那是人话吗? 照这么说,蜈蚣游得最快了。“成功的90%来自汗水”,呸!他当鸭子也算成功?当鸭子当得成功?你就学他吧,傻B兔子!
  
     还有那两个专家,这帮精英吃饱了饭就会当吹鼓手。那个蛤蟆去年跳出来含泪我就烦他,“但在目前,不能急躁,因为还有更危急的事”——这不是他去年说的吗? 现在狼患当前,算不算“更危急的事”?他又跳出来这弱点,那特长的,这叫转移视线,搅混水!傻B兔子!
  
     那个仙鹤更白痴,“生存需要的本领不止一种!兔子学不了游泳就学打洞”。放屁,你都让人追到河边了,现打洞来得及吗?就这样专家的话你也信,傻B兔子!
   
     狼撵你,是你兔子的错吗?你为什么不举报?这样的坏蛋不铲除,还有你的好?学游泳,惹不起你就躲得起吗?我告诉你,狗会狗刨,狼会游泳!狼是狗的祖宗!报 班没用的,下次出门,最好带着修脚刀!
  听我的话没错,傻B兔子

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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