裙子式爱和我擦肩而过

     第一次见到她是上学期。那时候不知道为什么,总是每天准时能够碰面。她总是穿着穿着高跟鞋、穿着裙子、背个包包……我喜欢她的样子,喜欢她走路的姿势——就像是驰骋在商场中的女强人一样的步伐!虽然我们经常擦肩而过,但她从来不去看从她身边的经过的,所以自然也不会注意到我。我感觉她很孤傲,很少看到她和别人一起!

  也许,她有她傲的资本!因为这样,所以在我眼中她是那么的神圣,就像神一样不可去触碰!那时我真的想知道她的名字、想认识她,……可是看看自己,感觉可能吗?每次都在挣扎中放弃!间还是每天24小时的过着……一学期没了……暑假结束了……新的学期开始了……新学期来了,我会有希望吗?

  分专业了,寝室的例外两个哥们和我不是同一个专业!开始的几天他们在寝室经常说阳!谈天说地,谈到几乎全部就是阳阳!我好奇的问到谁是阳阳啊?下次带我认识一个啊!后来他们指给我看了,没想到就居然是她!

  在后来就有一次,我和大超一起去食堂吃饭,她也在!在食堂里大超将我们介绍认识了!那时我真的很高兴……上帝就这样让我与她认识了!在接下来的日子里,我们聊了很多.我们在操场上聊天、一起溜冰、一起逛街……这段日子里,我觉得她人真的很好!我很喜欢她,大超小超都知道我喜欢她!大超说小超都不放弃,难道你准备放弃吗?其实很多东西,他们都不知道……我得知她以前有过男朋友,后来分了!我也和她说过,我高中一个女友,不过也分了!

  我和她一直是用飞信发信息。我的飞信名叫“爱直至成伤”。她问我为什么要取这么伤感的名字,你又没受伤,是不是又想去骗那个女孩子啊?我说这么可能呢!她的飞信名叫“擦肩而过”。我问为什么要取这个名字。她说和51的名字一样,很适合她现在的心情。用“擦肩而过”来提醒自己。我问她是不是暗示着什么?她说没有……是上帝让我认识了她,让我爱上她!既然她说是“擦肩而过”,我是否就应该把这份爱埋葬在心里?

 

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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