我短信女友

  
与莹认识于一条发错的短信。
  那天下班路上,下起了暴雨。
  突然,手机了,是短消息:带伞
  有人心我?我有些纳闷,回了信息,呀?
  我是莹莹啊
  哪个莹莹不起,我不是令狐冲!
  不好意思!我拔错号了!不过你挺逗的。居然有人夸我?!
  虽说是一次发错的短信,却一样教我念念不忘。
  可以发错我不能错发呢!
  事,我消息跟套近乎,好,莹莹。今天穿的衣服搭配,只是了点,使有些胖!实这可以用在所有女孩身上!
  怎么这样了解我!回了信息,然不得我了。
  想知道我?不过你得先回答一个问题
  问吧!我怕不成?
  如果是一个猎人,拿着箭山打。前面狼,后面鬼。射什
  射狼!笨蛋,世上有鬼?!
  狼!?哈哈!
  你真无聊!柔的呵斥!
  我不正跟怎么说我无聊呢?
  “51340
  意思?我也中了
  吾要再理我了。
  一直理不理,但每天下班主聊天,却成了我最大的快
  给你唱首歌这样不定我们还能通上呢!
  我不电话的!
  没关系,就用短信!来她
  短信也唱歌?好笑!,我洗恭听!
  亲爱贵阳女孩,我要去北京出一差。假如我不能回,就短信的窗外……”
  实你挺好玩的!如果我没记错第二次夸我!
  咱们就多玩会儿吧
  不起,我有事。886莫名的失落。
  接几天,找聊天,有回
  我发觉老是跟女孩子油腔滑的侃,恐怕不是方法,不如意的方式!
  于是我始翻,先在本子上仿了几首,然后多倒酸不的文字给她
  而居然也我回了一首小!才女呢!
  以后,我几乎每天都给她写两三首烂词我回了不少短。反正那段时间我的诗词功底是步了不少!
  这样短信成了我每天心照不宣的定。
  我也不敢去冒然破坏这种默契。我的心正着短信的空中波,不的靠近!
  直到有一天,我的电话再次了,你觉短信很好玩?!直接我打电话!直是天之音!
  那不如我们见个我趁火打劫。
  星期六早上。人民广
  我满怀的捧着一都市,在人群里搜的目发现看都市的人不
  有都市报吗背后一女生急匆匆问卖报的小男孩,一白色的衣裙,包裹着的身材。
  都市完了!你买别姐姐!
  我只要都市她转身,像装模特改了一Pose
  不她吧!我突然紧张,少也是17的身高,而我165的身材……
  而偏偏在这时了我手中的都市,朝我走过来
  这该死的都市!我本能往背后一藏。会骂我是想吃天?!
  ,!”经让我激万分的天之音,可以把的都市卖给?我要用它来见朋友!”
  什?我不知道是失望是希望!我看完了,送给你也不抬的身溜了。
  不久,我的手机不断响起,但我再也有勇按下接听。然后,连续短消息到了里?找不到是不是发现我不漂亮,所以不愿我?
  阿要是的不漂亮,那就好了!
  我再也有信心回的任何短消息。
  手机整整了一星期。
  再次,里面已有的不少信息。
  算了,我有勇对你我直截了给她回了信息。
  有勇对你自己她马上回信了。
  我无言。
  不是很怎么哑巴了?!如今她损我了,你真朋友,居然着我!小人一
  相对她的身高,我确可以算小人了!你会接受一矮的男生?!
  废话!要不然,我找!如果交朋友都只看子,那不如拿着尺子到大街上量去!
  这么说知道我的……我有些奇。
  是呀,瓜!后发现那天的都市杨钰莹字被扣掉了,不是你还会
  My god!!
  ?!”发疯似的住了一的士……
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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考虑实时市场联动的电力零售商鲁棒定价策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑实时市场联动的电力零售商鲁棒定价策略”展开,提出了一种基于鲁棒优化的电力零售定价模型,旨在应对电力市场中可再生能源出力不确定性及实时市场价格波动带来的风险。通过构建两阶段鲁棒优化模型,结合风光出力场景生成与负荷聚类分析,充分考虑了电力零售商在日前市场与实时市场之间的互动关系,实现了在不确定环境下的最优定价与购电决策。文中采用Matlab进行仿真验证,展示了所提策略在提升零售商利润稳定性与风险抵御能力方面的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和优化理论背景,熟悉Matlab编程,从事电力市场、能源管理、智能电网等相关领域研究的研究生、科研人员及行业工程师。; 使用场景及目标:①用于电力零售商在不确定性环境下制定稳健的定价与购电策略;②为电力市场风险管理、需求响应建模及新能源集成提供技术支持与仿真工具;③支撑学术研究中对鲁棒优化、场景生成、主从博弈等方法的应用与复现。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑、场景生成方法与求解算法实现,宜配合YALMIP等优化工具包进行调试与扩展,以深入理解鲁棒优化在电力市场决策中的实际应用。
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