逸安诗集

本篇汇集了一系列古风诗词,每首诗都蕴含着作者丰富的情感和深邃的思想,从不同的角度描绘了人生的喜怒哀乐及对美好生活的向往。

春风早至雨江南,雨夜江南人断肠。伊人倚窗苦憔悴,何时随云漂君旁。                 ——《忆江南》

日暮斜阳万缕空,郭外青山百林葱。飞鸟眷林早还巢,思乡之月可否容?                  ——《思乡》

芳草凄凄,夕阳归西,边关城外人作息;花落处,十里飘香苦寻路,苦了家中妇。
烟雾茫茫,寒夜漫漫,倚窗苦盼肠欲断,夜莺鸣,万里为妇传真情,征途长相思。          ——《相思》

年少不知何为愁,话尽沧桑笑红楼。待到青丝成雪时,方知欲学恨已迟。                  ——《蓦然回首》

朗朗乾坤天作合,醉酒当歌九天外。人生自得逍遥处,何不纵酒开心颜。                  ——《醉酒》

黄昏寒柳断桥边,流水落花亦纷纷。伤心自古离别处,举杯共醉天涯路。                  ——《离别》

金戈铁马河山复,北定中原日可期。但悲金牌十二道,班师无奈志难酬。悲歌长叹《满江红》,精忠报国满心头。怎奈罪名莫须有,英气长贯风波楼。                                                                           ——《岳飞颂》

故人重逢岳阳楼,举杯畅饮望江流。笑问江山几多愁,但求将相与王侯。                  ——《书愤》

重阳把酒暗香浓,风急霜重花失容。酒香飞度九天外,求得笛声入梦来。                  ——《重阳把酒》

半夜无风话无语,孤月无云柳残阴,唯闻莺独鸣;花欲睡,人难醉,举杯对月欲相会。单相思,欲相思。无人问津变花痴。                                                                                                    ——《苦相思》

阳春三月桃花香,桃源犬声传来客。顽童嬉戏逐彩蝶。哪恋宫阙再蓬莱。                  ——《访桃花源》

行舟江心望江南,细雨浮动望家难。春风再拂杨柳岸,荡尽残梦何时还?                  ——《过江南》

今宵独饮楼外楼,举杯邀月陪君酌。酒后尚惜千杯少,更欲乘鹤蓬莱岛。                  ——《饮酒》
 
天地悠悠蜀道通,天下三分功属龙。羽扇挥挥功名就,空城一记司马愁。                  ——《孔明颂》

短短人生三两秋,匆匆沧桑有何求?任其雨打风吹去,无落红尘几时休?                  ——《逍遥叹》
 
落霞夕阳寒蝉凄,飞鸟眷林欲归急。风疾叶落莺空啼,笑问流水何复西?                  ——《游子赋》

离别太匆匆,万物更更浓。纵隔几千里,心心犹相通。                                  ——《离别》
 
明月残云寒星,白霜西风孤莺,稻香叶落蛙鸣,残烟幽咽,思乡人夜无眠。                ——《天净沙.思乡》

长江滚滚寒风杀,愁绪纷飞乱如麻,家书万封发何处?欲辩红尘意踌躇。                  ——《无题》

独伫楼前闻风过,但见残花落。岁月匆匆沧桑破,唯怜暗香没。曾记否?昔日共饮长乐亭,君吟妾抚琴,道是万物亦有情,犹有莺同鸣。怎奈今,阴阳相隔两茫茫,借酒断愁肠。独扶残琴动相思,弦断有谁知?                       ——《蝶恋花》

拈花惹草何时了,情郎有多少?某人昨夜又相思,眼泪不知流了多少盅?伊人欢笑应犹在,只是情郎改,问君为何过痴情,老是高歌举杯到天明?                                                                               ——《虞美人》

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高效性。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高校学生、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。
### 创建或获取诗集相关的 Python 爬虫程序 要实现一个能够抓取并存储古代诗歌的爬虫程序,可以按照以下方法设计。以下是基于 Python 的解决方案: #### 数据库选择 对于数据存储部分,可以选择 SQLite 或 MongoDB 来保存抓取到的数据[^1]。SQLite 是轻量级的关系型数据库,适合小型项目;而 MongoDB 则是非关系型数据库,更适合处理结构化程度较低的大规模数据。 #### 多线程爬虫基础 为了提高效率,建议使用多线程技术来加速网页请求过程。通过 `threading` 模块或者更高级别的框架如 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 可以轻松实现多线程功能。 #### 抓取逻辑示例 下面是一个简单的单线程版唐诗爬取模块代码片段[^3]: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_poems(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') poems = [] for poem_element in soup.find_all('div', class_='poem'): title = poem_element.h2.text.strip() content = poem_element.p.text.strip() author = poem_element.span.text.strip() poems.append({ "title": title, "content": content, "author": author }) return poems ``` 如果目标网站提供了分页机制,则可以通过循环调用上述函数完成全部页面的内容采集工作。 #### 存储至文件系统 将收集来的诗句存入本地磁盘也是常见需求之一,在此提供一段示范性代码用于说明如何把字典列表形式的结果序列化成 JSON 文件[^2]: ```python import json with open('li_bai_poems.json', mode='w', encoding='utf8') as f: json.dump(poems, f, ensure_ascii=False, indent=4) ``` #### 展示统计图表 最后一步是对所得资料做进一步分析挖掘价值所在,比如绘制条形图反映不同作者作品数目的对比情况或是制作词频分布云图等等. 使用 matplotlib 库可方便快捷地生成所需图形. ---
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