感动女孩

这篇博客记录了一位博主在恋爱过程中的十个感人故事,从甜蜜的日常到深情的承诺,每个故事都被赋予了一个“感动指数”,展现了情侣间的温馨与浪漫。

一、感动指数6.5   

        开始追mm的时候,她一直很犹豫,她警告偶说和她在一起很累的,偶说偶不怕。在偶的“死缠烂磨”下,mm终于答应做偶的gf.在一起之后有天晚上,我对她说你放心吧,我绝对不会耽误你的,要是你遇见更好的,我一定不会阻拦你。那天mm哭的很凶,偶和她的面巾纸都用完了,所以偶只能吻干她脸上的泪水:p   

二、感动指数7 

        和mm在一起后第一次分别,那是偶回家。有天晚上偶发短信让她一起上网,其实偶已经回学校了,刚到网吧门口看见她的时候她还给我发短信说,要是我再不来她就生气了,偶站在她身后说,别呀,我这不来看你了啊~~那天到现在已经两年半了,偶还清楚的记得那天她在偶怀里高兴的样子。   


三、感动指数7.5   

        有一次寒假的时候和mm闹别扭,她很生气,也很伤心。但是我们不在一个城市,所以不太好哄她,所以偶决定去看她。到了之后发短信说一起吃饭吧,她问,时间上的一起么。我说,不仅仅时间上的一起,还有空间上的一起~~mm狂奔而来,那天我们都很开心。 

四、感动指数8   

那天早晨偶给mm买了早饭送过去,她下来时穿着偶送给她的那件我以前穿的mickey的t-shirt,当时感觉特别好。然后她回去吃饭,偶就去“杀人”了。没一会mm给偶打电话,却开始哭。偶当时就蒙了,原来是她肚子疼,偶开始疯狂的找医生,拿药,等到下午又去给她买了热水袋和厚袜子,闯过宿管科大妈的看守,到她宿舍去看她。   

五、感动指数8.5   

有一次天黑了mm说想吃草莓,于是偶赶紧的跑到学校附近的市场去找,但是已经没有好的了,于是偶到超市给她买了盒草莓果汁。到第二天早晨六点的时候就去早市给她买了些很新鲜的,然后回来一个一个的洗干净,经过和宿舍哥们的浴血拼搏,保护着草莓送到mm那里,她说她真没想到我一个一个都给她洗了~~ 

六、感动指数8.5   

还有一次是去mm家。上午去了后就开始帮她干活收拾屋子,然后中午帮她做饭,吃了之后自然是去洗碗了,呵呵。陪着她看了会电视给她捏了捏肩膀,没一会她在我怀里睡着了。她醒来之后说,这样真好。 


七、感动指数9   

那么一两月mm去跳健美操,一周三次,于是偶开始骑40分钟车子去送她,再骑40分钟回学校歇一个小时,然后再骑40分钟车子去接她,再骑40分钟把她带回来。有一次偶送了她正往回走,她打电话说来接她吧,她今儿不跳了,偶晕~~呵呵,不过每次感觉都很好。这两个月真是风雨无阻,有两次雨很大,偶差不多是游着去接她的。而且她经常跳的腿疼,于是每次接她回来都要给她捏一会儿腿~~~~~可她却说偶是占她便宜。   


八、感动指数9   

        要做治疗近视的手术,她有一些害怕。偶安慰她说,不要怕呀,要是真的手术失败了,偶就带着你去深山老林,一辈子都在一起~~~当时mm笑着说一定要手术成功,呵呵。其实到现在我还是这么想,不管她怎么样,偶都希望能和她在一起。   


九、感动指数9.5 

        mm想买身新的睡衣,她那天正好没时间,于是偶开始一个人逛街。先买了一身,太大了,换,后来样式不好看,换,然后偶开始更为艰苦的跋涉,骑车子转了多半天,最后给她买了身特别可爱的snoopy的睡衣。我知道她特别喜欢那身睡衣,到现在也是。 

十、感动指数10   

        和mm在一起两年五个月后,mm说我们不太合适。答应她分手。最后对她说,照顾好自己,有什么需要我帮助的尽管说,要是觉得累了倦了或者还是觉得我对你好,你就回来,我等着你宝贝,不过还是祝你幸福。然后又一次看见她的泪水。 

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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