男人是怎么样慢慢变坏的

十岁以前,就不说了,无非是淘气和不懂事。  

十三、四岁的时候,开始对女孩有好感,但是那时候他离女孩远远的,并且以讨厌女孩自居,生怕被同伴嘲笑。  

十五岁的时候,听到大人们说某某男人好花,把女朋友甩了,女孩自杀了。他觉得这人真狠毒,自己将来一定要做个痴情的男人,一定要一生只爱一个人。  

十六岁的时候,他喜欢上了一个女孩,但是他不敢和她说。仍然和往常一样,脏兮兮的在灰土飞扬的操场上踢球。只在女孩走出校门的时候,躲在二层的窗户上看她的背影,他觉得她一定是个天使。  

十七岁的时候,有个女孩喜欢上了他,但是他离她很远,他心里面只有自己那个女孩,他觉得看别的女孩都是对她的不忠。  

十八岁的时候,看了一个MTV,感动得想哭,他想,如果自己的女孩失去了双眼,他一定会象男主角一样毫不犹豫的把自己的眼睛给她,让她能看到光明。  

十九岁的时候,高考了。终于和自己暗恋的女孩分别,坐火车去学校的时候,感觉自己离她越来越远,心像被掏空了一样。还在想自己一定不会忘记她,等到自己成功以后一定要去找她。  
二十岁的时候,听到有人讲黄色笑话,觉得这人真可耻。  

二十一岁的时候,她的回信中告诉他,自己有了男朋友。偷偷的哭了一个晚上。二十二岁的时候,他向一个女孩表白,女孩说“你是个好人,可是我还小。”他想,我的确是个好人,他说“没关系,我可以等你。”心想,我不会像那些花心的人一样,三年五年我也能等。  

二十三岁的时候,说自己还小的女孩和一个帅哥恋爱了。他很纳闷,长大原来可以这样快。  

二十四岁的时候,他又向一个女孩表白,女孩说“你是个好人,可是我并不适合你。” 他纳闷很久,我是好人你怎么还不适合我呢?  

二十五岁的时候,他又追求一个女孩,女孩接受了他。他开始很幸福的为未来拼搏,他想,一时的开心只是暂时的,只有努力拼搏,他和她才能有快乐的未来,但是,半年以后,女孩和他分手了。只是因为另外一个男孩会说让她开心的话。女孩说“你是个好人,是我对不起你。”他似乎明白了问题所在,他是个好人。  
二十六岁的时候,他开始堕落,交网友。打扮得时尚而酷,而且渐渐的学习着讨好女孩的话。不久,他有了个女朋友,虽然他对她也很好,可是,他心里知道,自己并不爱她。  

二十七岁的时候,他和女孩分手了。他对女孩说“你是个好女孩,是我对不起你。”  

二十八岁的时候,他尝试了一夜情,发现别人能做的,自己也一样。  

二十九岁的时候,他学会了讲黄色笑话,并且以看旁边的女孩子脸红为乐趣。  

三十岁的时候,他忽然发现自己变得很有能力追求到女孩,但是却没有了爱的能力。于是他在自己QQ上写下了如下的话  

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其实每个男孩,本来都是想做一个感情专一的好男人的。  

其实每个男孩,本来看女孩子都是看脸而不是胸部的。  

其实每个男孩,本来都是不会讲黄色笑话的。  

其实每个男孩,本来都是渴望爱一个人直到永远的。  

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只是,没有任何女孩爱这样的男孩,她们觉得这样的男孩太幼稚,太古板,没有情趣。  

于是男孩开始改变,变成女孩喜欢的那种嘴角挂着坏坏的笑开始学会说甜言蜜语而不是心里想说的话  

开始学会假装关心,学会给女孩送小饰物讨好她  

学会如何追求,如何把握爱情。  

或者看破红尘,游戏情场,成为女人恨恨的那种男人  

他们可以很容易俘获女孩子的心  

但是他们也会在黑的夜里叼着烟流泪 心里有爱的时候,没有女孩  

有了女孩,却永远没有了爱的感觉  

在听到女人抱怨世上没有一个好男人时候  

他们不会再去努力做个好男人,只是微笑着擦肩而过  

四年来,我变了很多;可这半年我变的也许比前四年还多。大家都变了,而且还会变下去。或许越来越熟知游戏的规则,终于有一天,拿着我们的相册,再也笑不出来。因为这不再是一个笑话。
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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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