给最爱的他们安全感

在这篇日志中,作者分享了高三紧张的学习生活,以及与心仪已久的人偶然相遇的喜悦。虽然面临早上打瞌睡的问题,但学习的热情并未减退。作者还提到了与室友之间的相处,以及对未来的期待。

其实这是一篇蜡蜡杂的日志.

也是我要认认真真写的一篇日志.

标题的部分是重点.重点留在后面讲.

哈哈

体离我都系要分part了 有些想法没有因果

 

 

一.

终于体现到低头是卷抬头也是卷的高三生活了-.-

有所长进的是现在很有冲动把它们全部解决掉

其实沉醉于学习的感觉也挺好

最近总是体会到

 

可惜我最近早上老是打瞌睡

可是晚上回到宿舍就好精神

4个女人一台戏

啊对了忘了说

我们宿舍静翻4个人了-.-

她们都说风水不好

不过我们4个现在挺快活的.哈哈

只是大扫除的时候很惨-.-

 

学习嘛

日日做夜夜做

头顶压力petpet也顶压力

其实也麻木了嘛

再没有进步我也没有办法啦

大家都在努力嘛.

像那句话说的

"高三有哪个学生不在努力不想进步的姐"

所以嘛.

尽力就好啦

 

 

二.

星期四中午和小舒舒食饭

碰巧认识了一个我喜欢了很久的人

她很漂亮很温柔

妈呀开心到我呀.

她说她也想跟我说话很久了

哈哈 相逢恨晚呀.

她说了句让我很开心也让我很伤心的话

不过其实也不太关我事

哈哈哈哈 总之认识她很开心就是啦.

我们现在还在发短信呢.

 

她跟他很好呀.

坐在他们旁边也觉得很舒服很幸福.

你们要加油呀

给最爱的他们安全感 - sunmay - 活着的时候开心一点,我给你们百分之一百的祝福给最爱的他们安全感 - sunmay - 活着的时候开心一点,

 

 

听别人的故事

看别人的幸福

自己也会快乐起来

 

**我和舒舒游走在午后的校园中**

 

 

三.

有些时候真的不想说话啦

以前说得太多啦

有时感觉说了也白说

或者人家根本听不进

或者人家根本不想听

逐渐消磨我的耐性吧.

那我现在真的不想说了.

 

 

四.

我一直在等啊

*v*

 

 

五.

<给最爱的他们安全感>

我在格言上看回来的

他们就是指父母

写得太好了 节选了几段打上来分享分享

*请认真看完*

Joki,你想自己作决定,想过自己的人生,但是在父母的框架里,你常常碰壁。他们希望你留在那个框架里面,因为他们怕你出去了会不安全。

当我们还是小孩子的时候,父母的框架都是保护性的,“不要和陌生人说话”“饭前要洗手”“听老师的话”等等。那时他们的人生经验,他们用自己对世界的认识来为我们筑起保护墙。但是当他们习惯了这种保护你的方式,却还没有习惯你已经长大。你想要空间,不得不和这个框架发生冲突。没法责怪他们,他们的框架是出于爱。你在他们的框架之内,他们才觉得你是安全的,他们才有安全感。

……你会明白许多的冲突并不是他们不尊重你,而是他们没有安全感。他们的横加干涉,可能是一种过度的担心,是一种婉转但是失败了的爱的表达。

坦白地说,期待父母因为自己有所改变,恐怕是一种奢望。所以你需要更努力,试着理解自己的父母,理解他们的怕与爱,理解他们的局限,他们的爱好,他们的愿望……他们无法理解你对周杰伦的欣赏,你是否察觉到他们所爱的那些革命歌曲被挤到音乐市场边缘的失落?你热爱日剧、韩剧,觉得父母不懂时髦,可他们的确连寿司都没有机会吃过。你该做的不是嘲笑他们的土,也不是炫耀式地说“带你们去见世面”,而是在保护他们的安全和自尊心的同时,带他们去分享和体验你的世界---就像他们当初牵着你的手,带着你出去玩。

其实当父母是最辛苦的工作,为了保护孩子,哪怕自己摔得鼻青脸肿也要努力强大。他们为你提供了那么长久的爱和安全感,现在,Joki,轮到你了。长大吧。

 

不知道你有没有跟我一样的感触与感动呢?

 

 

 

 

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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