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我也要
当你站在你爱的人面前,你的心跳会加速；
当你与你爱的人四目交投,你会害羞；
但当你站在你喜欢的人面前,你只感到开心；
但当你与你喜欢的人四目交投,你只会微笑.
当你与你爱的人对话,你觉得难以启齿；
当你爱的人哭,你会陪她一起哭；
但当你和你喜欢的人对话,你可以畅所欲言；
但当你喜欢的人哭,你会技巧的安慰她.
当你不想再爱一个人,你要闭上眼睛并忍着泪水；
当你不想再喜欢一个人,你只要掩住双耳!
喜欢，是一种心情
爱，是一种感情
喜欢，是一种直觉
爱，是一种感觉
喜欢，可以停止
爱，没有休止
喜欢一个人，特别自然
爱一个人，特别坦然
喜欢一个人，有时候盼和他在一起
爱一个人，有时候怕和他在一起
喜欢一个人，不停的和他争执
爱一个人，不停的为他付出
喜欢一个人，希望他可以随时找到自己
爱一个人，希望可以随时找到他
喜欢一个人，总是为他而笑
爱一个人，总是为他而哭
喜欢，是执着
爱，是值得
喜欢就是喜欢，很简单
爱就是爱，很复杂
喜欢你，却不一定爱你
爱你，就一定很喜欢你
其实，喜欢和爱仅一步之遥
但，想要迈这一步
就看你
是喜欢迈这一步
还是爱迈这一步
layui 监听单元格点击事件，获取当前点击单元格的内容以及 所在的表头内容
特别是后台的一些管理系统中 业务中还是会碰见这样的需求呢 如果你的后台使用layui写的话 在表格中 layui 也给我们提供了监听单元格的事件 但是好像不能直接获取到单元格内容个 和 对应的表头 其实 还是可以解决 换个角度使劲就会发现新的世界 不是吗 event: 'username' 在每个表头中加一个 event 属性 这样就可以监听表头事件 记住个 event 和 当前列的字段最好保持一样 table.render({ e...
喜欢和爱的区别
当你站在你爱的人面前,你的心跳会加速;当你与你爱的人四目交投,你会害羞;但当你站在你喜欢的人面前,你只感到开心;但当你与你喜欢的人四目交投,你只会微笑.当你与你爱的人对话,你觉得难以启齿;当你爱的人哭,你会陪她一起哭;但当你和你喜欢的人对话,你可以畅所欲言;但当你喜欢的人哭,你会技巧的安慰她.当你不想再爱一个人,你要闭上眼睛并忍着泪水;当你不想再喜欢一个人,你只要掩住双耳! 喜欢，是一种心情爱，
从零构建XVC协议栈：FPGA+W5300的跨界调试架构实战
本文详细介绍了如何从零构建XVC协议栈，通过FPGA与W5300以太网控制器的创新组合实现跨界调试架构。重点解析了JTAG时序逆向、TCP/IP协议栈集成与XVC协议实现，提供了硬件设计优化和性能加速技术，为嵌入式开发者和FPGA工程师提供实用的远程调试解决方案。
喜欢与爱的区别[网络上整理]
区别大了：字数不同，笔画不同，结构不同，读音不同 爱上一个人，你不能坦然说出心中的一切，而面对喜欢的人，你畅所欲言。 面对你爱的人，你会脸红，面对你喜欢的人，你会微笑。 和喜欢的人在一起，冬天只是个美丽的冬天，和爱的人在一起，冬天却象春天一样。 喜欢的人难过，你
FastApi教程
HTTP协议是Hyper Text Transfer Protocol（超文本传输协议）的缩写,是用于万维网（WWW:World Wide Web ）服务器与本地浏览器之间传输超文本的传送协议。HTTP是一个属于应用层的面向对象的协议，由于其简捷、快速的方式，适用于分布式超媒体信息系统。它于1990年提出，经过几年的使用与发展，得到不断地完善和扩展。HTTP协议工作于客户端-服务端架构为上。浏览器作为HTTP客户端通过URL向HTTP服务端即WEB服务器发送所有请求。
Arduino智能小灯DIY：人体感应+光线感应+蓝牙控制全攻略（附完整代码）
本文提供了一份完整的Arduino智能小灯DIY制作指南。项目融合了人体感应、光线感应与蓝牙控制三大功能，通过详细的硬件清单、电路连接图、核心逻辑讲解及附带的完整代码，手把手教你打造一个能自动感知环境与人、并支持手机远程控制的智能照明装置，是入门智能家居和物联网开发的绝佳实践。
爱和喜欢的本质区别
这个小故事，在我看来，对爱和喜欢的真正区别进行了最深刻诠释。 有人问佛祖，“喜欢”与“爱”有什么区别呢？佛祖指了指一个孩子，只见孩子站在花前，久久不肯离开，最后，孩子被花的美丽迷醉，不由的伸出手把花摘下来，佛祖说，这就是喜欢；接着，佛祖指了指另一个孩子，只见孩子满头大汗的给花儿浇水，又担心花儿被烈日晒着，自己站在花前，佛祖说：这就是爱；喜欢是为了得到，而爱却是为了付出，这就是最本...
关于Vscode配置Unity环境时的一些报错问题（持续更新）
3.找到设置文件，添加如下代码，用于告诉VSCode)在处理 C# 项目时优先使用 C# 扩展来加载和管理项目，而不是使用 C# Dev Kit 或其他扩展。1.很可能是unity的插件版本问题，打开window > package manager将。2.很可能是项目文件的问题，建议unity打开edit > perfercenes。3.手动重装其他版本的.Net框架（去官网找，多下几个无所谓的）解决：（由于造成问题不一样，所以建议都尝试一次）下载net请求超时（一般都会超时很正常的）
喜欢是一种心情,爱是一种感情
当你站在你爱的人面前,你的心跳会加速； 当你与你爱的人四目交投,你会害羞； 但当你站在你喜欢的人面前,你只感到开心； 但当你与你喜欢的人四目交投,你只会微笑. 你与你
工程伦理ppt
工程伦理学 第一章 工程与伦理 1.1 如何理解工程 一、技术与工程的区别 二、技术与工程的联系 三、工程的定义 五、工程具有不确定性和探索性 六、理解工程活动的7个维度 1.2 如何理解伦理 一、道德与伦理 二、不同的伦理立场 三、伦理困境与伦理选择 1.3 工程实践中的伦理问题 一、工程活动中的行动者网络（具有动态性和网络性） 二、主要的工程伦理问题 三、工程伦理问题的特点 1.4 如何处理工程实践中的伦理问题 一、工程实践中伦理问题的辨识 二、处理工程伦理问题的基本原则 三、应对工程伦理问题的基本思路
DeepSeek研发的精算大模型「精卫」已实现98%精算任务覆盖，中国人寿采用后年节约3.2亿元技术采购成本，形成关键技术替代效应
根据现有资料，精算领域关键技术替代效应的行业标准定义尚未明确具体提及。然而，可以从相关文献中提取一些关键概念和方法来推导出可能的定义。替代效应的基本定义：替代效应是指一种商品价格变动引起另一种商品的相对价格变动，从而导致消费者在维持原有效用水平不变的条件下对商品需求量做出的调整。技术替代效应：在精算领域，技术替代效应可以理解为新技术或新方法对现有技术或方法的替代，从而影响精算模型、数据处理和决策过程。例如，机器学习在精算中的应用日益增长，改变了精算师的工作方式和模型构建方法。。
喜欢~是一种★心情 爱☆是一种＾＿＾感情
所属分类：生活情感 | 2007-11-20 10:05:28 站在你爱的人面前,你的心跳会加速； 当你与你爱的人四目交投,你会害羞； 但当你站在你喜欢的人面前,你只感到开心； 但当你与你喜欢的人四目交投,你只会微笑. 当你与你爱的人对话,你觉得难以启齿； 当你爱的人哭,你会陪她一起哭； ...
在MATLAB和Simulink中设计并仿真一个智能建筑能效优化系统
智能建筑能效优化是现代建筑管理的重要组成部分，旨在通过智能化手段降低能源消耗、减少碳排放并提高居住舒适性。通过Simulink进行智能建筑能效优化仿真，可以验证控制策略的有效性、优化系统设计并降低开发成本。以下是如何在MATLAB和Simulink中设计并仿真一个智能建筑能效优化系统的详细步骤。通过上述步骤，我们成功设计并实现了基于Simulink的智能建筑能效优化仿真。该系统能够模拟复杂的建筑环境，验证能效优化策略的有效性，并通过优化设计提高建筑的能源利用效率和居住舒适性。
喜欢是两个字，爱是一个字
喜欢是两个字，爱是一个字； 喜欢是一种心情，爱是一种感情； 喜欢是一种直觉，爱是一种感觉； 喜欢可以停止，爱没有休止； 喜欢一个人特别自然，爱一个人特别坦然； 喜欢一个人，有时候盼和他在一起，爱一个人有时候怕和他在一起； 喜欢一个人不停的和他争执，爱一个人不停的为他付出； 喜欢一个人希望他可以随时找到自己，爱一个人希望可以随时找到他； 喜欢一个人总是为他笑，爱一个人
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
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喜欢是两个字,爱是一个字
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人世间有种情感叫“喜欢”，另一种叫“爱”
爱是他在的时候，眼睛里只有他一人；他不在的时候，一切都带有他的影子。 喜欢是在深夜看书时突然想起他，想象他现在做什么，心里漾起一阵轻飘飘的温暖，却从不主动给他打电话。几分钟后，注意力又重新被书中的情节吸引! 爱是在寂寞的夜里，思念如潮水般涌来，手里捧着书却怎么也看不进去，心里惦记着他此时是否还在加班，吃没吃晚饭，是不是如自己想着他一般想着自己 喜欢是和他讨论问题争的面红耳赤，各不相让，在他面前像个
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
人世间有两种情感：一种叫"喜欢",另一种叫"爱"
喜欢你可以随便对谁说， 但是我爱你， 是不能随便乱说的…… 我懂我的这段感情是爱 是想着永恒的爱…… 爱是他在的时候，眼睛里只有他一人；他不在的时候，一切都带有他的影子。 喜欢是在深夜看书时突然想起他，想象他现在做什么，心里漾起一阵轻飘飘的温暖，却从不主动给他打电话。几分钟后，注意力又重新被书中的情节吸引! 爱是在寂寞的夜里，思念如潮水般涌来，手里捧着书却怎么也看不进去，心里惦记着他
有一种感情叫“喜欢”，另一种叫“爱”…
有一种感情叫“喜欢”，另一种叫“爱” 爱一个人，是多一个人，都会难受的两个人的世界。 喜欢一个人，是甜腻的。爱一个人，是苦尽甘来的。 喜欢一个人，在一起的时候会很开心 爱一个人，在一起的时候，会莫名的失落 喜欢一个人，在一起的时候永远是欢乐 爱一个人，你会常常流泪 喜欢一个人，你不会想到你们的将来 爱一个人，你们常常在一起憧憬明天 喜欢一个人，当你们好久不见，你会突然想起他 爱一个人，当
爱与喜欢的区别！
喜欢，只有在一起的时候，才惦记着对方。 爱，是哪怕是在一起，每一秒钟也都在思念思念他。 喜欢一个人，多数许多朋友，也会觉得快乐。 爱一个人，是多一个人，都会难受的两个人的世界。 喜欢一个人，是甜腻的。 爱一个人，是苦尽甘来的。 喜欢一个人，在一起的时候会很开心 爱一个人，在一起的时候，会莫名的失落 喜欢一个人，你不会想到你们的将来 爱一个人，你们常常在一起憧憬明天 喜欢一个人，在一起的时候永远是欢
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