不要经常的试探男人

不要经常的试探男人

1.不要经常去试探男人,更不要以分手做为威胁,当你经常给他这种心理暗示,他的潜意识就会做好分手的   打算。   

2.不要因为男人爱你就无限制的扩张自己的权利,不要干涉他的理想、信仰和追求,不要自以为你比男人看   的更远,他一定有些特质是你所不了解的。   

3.不要经常迟到,不要以为男人爱你他就应该有无限的耐心,一个人的耐心是有限度的,耐心消磨完了,就   该消磨爱。   

4.不要信奉这句话“你爱我,你就应该知道我想什么”,这完全是一句鬼话,没有人会完全知道对方想什   么。由于男人没有及时了解到你的想法,而得出男人不爱你的结论是非常愚蠢的。   

 5. 不要经常叫男人陪你逛街,没有几个男人真正的喜欢逛街,强迫的最终结局就是反抗。   

6.男人在热恋时为女孩子做的事情,不要指望他在以后的生活中一直持续下去,聪明的女孩子通常都会打五   折。   

7.不要因为他是你最亲近的人,就可以向他倾诉一切,你的不幸、痛苦、委屈和牢骚都给他,将他做一个出   气口,男人不是废品收购站,当他确认他无法改变你的时候,他就只有逃离。   

8.不要去试图改变男人,不要想着他会在你的调教下成为你理想中优秀的男人,去适应他比要改变他来的明   智。   

 9.不要对自己的魅力过分自信,没有几个男人会永久的承受出尔反尔,没有几个男人可以招之即来挥之即   去,除非,这个男人爱你别有动机。   

10.不要抓住男人的一次错误不放,并在每次争吵时喋喋不休的引用,没有任何一个男人喜欢这样的女   人。   

11.不要用这样的思路来指导你们的爱情——在男人的言行中寻找他不爱你的证据。男人不能每时每刻将精   力放在女人身上,他不可能注意到女人的每次暗示和不快。当你用放大镜来寻找灰尘的时候,总会找的到,这   样做,只是在指导男人,告诉他如何不爱你。   

12.男人在思考的时候,尽量不要打扰他,他有时也需要独处的快乐,那并不证明他不爱你。   

13.男人和你再亲密,也不要随便伤害他的自尊,不论是在别人面前还是独处,伤害就是伤害,不论他是否   爱你。   

14.不要为男人过去的感情吃醋,也不要强迫男人告诉你,你比他以前任何一个女友都好,事实就是事实,   如果他违心的说你好,他反而会记住另一个事实。   

15.不要把自己的男人和别的男人比较,不要说他不如别人浪漫、不如别人体贴,每一个人都是特殊的,爱   的方式也不同,经常这样说会使爱成为一种心理负担。   

16.永远在男人面前保持一点神秘感,不要将自己的一切都百分之百的袒露给男人,一个人吃的太饱是会厌   恨食物的,而不会感激。   

17.不要指望用性来获得男人,这是捕获男人最不牢靠的方式,因为爱情与肉体无关。   

18.爱情是一个磁场,而不是一个绳子,捆着他,不如吸引他。一个绳子会让男人有挣脱的欲望,而一个磁   场却能给男人自由的假相,和一个永恒的诱惑。   

19.不要指望一个男人无条件、像个奴隶一样的爱上你(那样的男人也不值得去爱)。你要在爱情中充当一   个至高无上的女皇,最终你会发现,你将跌的很惨。   

20.请衡量一下,如果你们的爱情是你享受了更多的权利,而对方要尽更多的义务,那你就要试着改变,爱   情也适合经济学的规律,形成互赢的局面才会持久

模拟退火算法从固体退火原理中获取灵感,通过模拟物理过程,为解决复杂的优化问题提供高效方法。它以独特的接受准则和温度控制机制,在解空间中进行搜索,不断逼近全局最优解。美国物理学家Metropolis等人在1953年使用蒙特卡洛模拟法计算多子系统中子能量布,Kirkpatrick等人受其启发发明“模拟退火”,模仿冶金过程中的退火原理,在系统降温时,能量逐渐下降,问题的解也“下降”到最值 [^1][^3]。 在应用方面,模拟退火算法可用于解决旅行商问题等复杂的组合优化问题,能在众多可能的路径中找到相对较优的解决方案 [^1]。 模拟退火算法的特点包括具有随机性,其新解的产生机制和新解的接受机制(Metropolis准则)都体现了随机性 [^2]。 关于试探性算法,提供的引用中未提及相关信息,试探性算法通常是在求解问题时,通过不断尝试可能的解,根据反馈信息调整搜索方向,逐步逼近最优解。一般具有灵活性,能根据问题的实时反馈动态调整搜索策略;但也有盲目性,在搜索初期可能会进行大量无效尝试,效率较低。常见应用于游戏AI、复杂系统的参数优化等场景。 ```python # 以下是一个简单模拟退火算法的 Python 示例 import math import random # 目标函数(这里以求函数最小值为例) def objective_function(x): return x**2 # 模拟退火算法 def simulated_annealing(initial_solution, initial_temperature, cooling_rate, max_iterations): current_solution = initial_solution current_energy = objective_function(current_solution) best_solution = current_solution best_energy = current_energy temperature = initial_temperature for _ in range(max_iterations): # 生成新解 new_solution = current_solution + random.uniform(-1, 1) new_energy = objective_function(new_solution) # 判断是否接受新解 if new_energy < current_energy or random.random() < math.exp((current_energy - new_energy) / temperature): current_solution = new_solution current_energy = new_energy # 更新最优解 if current_energy < best_energy: best_solution = current_solution best_energy = current_energy # 降温 temperature *= cooling_rate return best_solution, best_energy # 示例参数 initial_solution = 5 initial_temperature = 100 cooling_rate = 0.95 max_iterations = 1000 # 运行模拟退火算法 best_solution, best_energy = simulated_annealing(initial_solution, initial_temperature, cooling_rate, max_iterations) print(f"最优解: {best_solution}, 最优值: {best_energy}") ```
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