19条欠扁的短信息

博客包含一系列搞笑短信内容,有表达报答、想念的幽默话语,也有调侃、捉弄朋友的俏皮话,还有借电话响次数表意等有趣表述,充满欢乐氛围。
 

1.跟你当这么久的朋友,你一直都很关心我,我却时常给你添麻烦,真不知该怎么报答
你...所以...下辈子作牛作马....我一定会拔草给你吃的...

2.很想你,可是又不好意思打给你,怕你正在忙,怕你不理我,怕你觉得我骚扰,真
的好想跟你联络,但是…电话费实在很贵,你打给我吧!
---老游击队员

3. 如果你是流星我就追定你, 如果你是卫星我就等待你, 如果你是恒星我就会恋上
你, 可惜...你是猩猩~我只能在动物园看到你!!唉..可惜ㄚ!!

4.现在的我好乱..心里不知道在想些什么.. 头脑都被快烦死了..我真的不知道要怎么
办?.. 你能不能告诉我....我真的不知道要吃大乾面还是阿q桶面!
---老游击队员

5.谢谢你在我最失意的时候陪伴著我,在我最须要帮助的时候拉了我一把,千言万语
诉不尽, 只想告诉你:「自从认识你没有一件好事发生!你真带衰!」
---老游击队员

6.对不起唷~~那么晚了还传简讯给你~~ 如果有吵到你的话~~在此跟你说声~~
  活该~~谁叫你要比我早睡ㄚ~~~呵呵!!
7. 遇到你~是我心动的开始
  爱上你~是我幸福的选择
  拥有你~是我最珍贵的财富
  踏入红毯~是我永恒的动力
  永远爱的人~是你
  遗憾的是~我传错人了
8.你好,这里是胸罩检查局。我们发现你的胸部已违反了「罩杯管制法中」
  第二章第七条的「胸部严重极度下垂条例」!所以我们必须强迫你隆乳,否则通缉
你!
9.因为你,我相信命 也许这一切都是上天注定,冥冥之中牵引著我俩,
  现在的我,好想说… 我上辈子是造了什么孽呀!
10.由明天开始,市决定清除所有长相丑陋,有损市容的弱智青年!
  你快快收拾东西,出去避避风头,别跟人说是我通知你的,切记!不用感谢

11.上帝看见你口渴,创造了水;
  上帝看见你饿,,创造了米;
  上帝看见你没有可爱的朋友,创造了我;
  然而祂也看见这世界上没有白痴,顺便也创造你。
12.如果规定一个人一生只能对一个好,我情愿那个人就是你。
  我无怨无悔,至死不渝!但偏偏没规定…那就算了!
13.想你是件快乐的事!
  见你是件开心的事!
  爱你是我永远要做的事!
  把你放在心上是我一直在做的事!
  不过骗你,是刚发生的事!哈哈!
14.电话响了一声,代表我正在想你!
  两声,代表我喜欢你!
  三声,代表我爱你!
  当第七声响起…
  妈的,我是真的有事找你,还不快接电话!
15.根据统计,超过99.9%长的像猪头的人都用大拇指来按钮看简讯!
  嘿嘿,不用换手了啦,已经来不及了。猪头! 哈哈哈
16. 我把你的名字写在天空里,可是被风吹走了;
  我把你的名字写在沙滩上,可是被海冲走了;
  我把你的名字写在每一个角落…
  干,我被警察抓走了!

17.如果长得好看是一种错…我已经铸成大错
  如果可爱是一种罪…我已经犯了滔天大罪
  做人真难!…你就好啦~没错又没罪…真羡慕你
18.当白云飘过,那是我想你的痕迹;
  当阳光闪耀,那是我想你的感觉;
  当雨水落下,那是我想你的证据;
  当雷电交加,那是我向天祈求你被劈中...哈--哈--
19.如果说烧一年的香可以与你相遇,
  烧三年的香可以与你相识,
  烧十年的香可以与你相惜,
  为了我下辈子的幸福,我愿意...改信基督教..

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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