仇一回日

在一次意外的餐厅拼桌经历中,四位女士与三位自称日本人的男士共同用餐。期间因饭店老板不慎将两桌的饺子混合而引发一系列令人不适的行为,揭示了人性中的自私与伪善。

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中午吃饭,去冰花饺子馆,我们四女lady同行。到了之后发现没有座位,服务员说拼桌的话有大桌能坐。遂答应。另三男西装打扮,应该是对面车行的经理级别的人物。
上来了饺子,两拨人点的一样,那三位“绅士”的头目说要不你们先吃,中日友好嘛,不过他们下单早,我们当然不抢了。但是比较惊诧的是中日友好。三人居然是日本人,长相和汉语水平都没看出来跟中国人不同。但是自从说了“中日友好”,越看越觉得他们是日本人。
我们四个有说有笑的吃到中间,饭店老板来送菜,顺便把桌上两盘吃到一半的饺子堆到了一个盘子里,我大呼:“我们不是一起来的呀!!!”顿时觉得饺子泡汤了,这么恶心还怎么吃啊~~
饭店老板一直道歉,与我随行的几个女孩子都比较善良,说算了。三个“绅士”一看我们都绅士了,就没说什么,训了几句。饭店老板走后,他们居然要求端过去混在一起的饺子吃。Oh my God~~我们能说什么呢,扔了可惜了,你们吃了也行。
可是端过去之后,他们说:“送给花工或者门卫,他们不会知道的。”“这次拼桌赚到了,下次还拼桌。”我们听到了,顿觉非常讨厌。
后又听到他们在打赌,说把饭店老板叫过来再训一顿,会有什么后果。他们猜完之后,就把饭店老板真的叫了过来,又训了一顿,还假借说我们几个非常生气,又是一副“绅士”的模样。只见饭店老板脸色铁青,很是尴尬,但是又道歉了一番。“看,我猜对了吧!”三人中的小头目总结到:“猜道歉的人猜对了,一人猜发飙猜错了!”拿别人的错误反复羞辱取乐,很有意思吗?
这三个假“绅士”走的时候还不忘了叫服务员打包,将他们都不吃的东西带回去送给花工或者门卫,换取他们的感激。可耻。
周末才看了《金陵十三钗》,正仇视他们呢,今天又碰见日本人,还是这么恶心的一撮~~
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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