青春再不做梦,就老了

青春是用来浪费用来做梦用来努力的,你应该用这样的时光做你想做的事情,变成你想变成的人,哪怕这很难,哪怕会失败。因为不管怎么样,我都不想要遗憾,因为我不想老了之后回想起来,没有一个回忆起来能让我嘴角上扬的青春。
再不疯狂,就老了。再不做梦,就老了。

青春再不做梦,就老了

为了自己想过的生活,勇于放弃一些东西。这个世界没有公正之处,你也永远得不到两全之计。
若要自由,就得牺牲安全。若要闲散,就不能获得别人评价中的成就。
若要愉悦,就无需计较身边人给予的态度。若要前行,就得离开你现在停留的地方。

青春再不做梦,就老了

有人说,如果你很想要一样东西,就放它走。如果它回来找你,那么它永远都是你的。
要是它没有回来,那么不用再等了,因为它根本就不是你的!

青春再不做梦,就老了
 

有些人是有很多机会相见的,却总找借口推脱,想见的时候已经没机会了。
有些事是有很多机会去做的,却一天一天推迟,想做的时候却发现没机会了。
有些爱给了你很多机会,却不在意、不在乎,想重视的时候已经没机会爱了。

青春再不做梦,就老了

我希望,有那么个人,24岁相恋,26岁结婚,28岁一个生命的诞生,29岁时孩子叫我们爸爸妈妈。
走过7年之痒,40岁激情褪去,我们仍然相爱。50岁孩子有自己的爱情。
60岁我们一起去旅行,70岁我们子孙绕膝,76岁是我们的金婚。80岁不再恐惧死亡,因为彼此相依……

青春再不做梦,就老了

其实很想。消失很长一段时间。换个名字,换个模样。重新认识你一回。

青春再不做梦,就老了
 

做一个明媚的女子。不倾国,不倾城,只倾其所有过自己要的生活。早安!

青春再不做梦,就老了

人最大的烦恼就是记性太好。如果什么都可以忘了,以后的每一天都将会是一个新的开始,那多开心。

青春再不做梦,就老了

我那时还不懂,不懂自己可能迟早要伤害一个人,给她以无法愈合的重创。
在某种情况下,一个人的存在本身就要伤害另一个人。

青春再不做梦,就老了

有时候,昨天的事恍若去年的,而去年的事恍若昨天的。严重的时候,居然觉得明天的事仿佛是昨天的。

青春再不做梦,就老了

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统进行建模与仿真分析,采用Matlab代码实现。研究聚焦于产消者(兼具发电与用电能力的主体)在配电系统中的竞价行为,运用主从博弈模型刻画配电公司与产消者之间的交互关系,通过优化算法求解均衡策略,实现利益最大化与系统运行效率提升。文中详细阐述了模型构建、博弈机制设计、求解算法实现及仿真结果分析,复现了EI期刊级别的研究成果,适用于电力市场机制设计与智能配电网优化领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电力市场、智能电网、能源优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习主从博弈在电力系统中的建模方法;②掌握产消者参与电力竞价的策略优化技术;③复现EI级别论文的仿真流程与结果分析;④开展配电网经济调度与市场机制设计的相关课题研究。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解博弈模型的数学表达与程序实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及算法收敛性分析,可进一步拓展至多主体博弈或多时间尺度优化场景。
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