我的木子走了,余生只剩下张长弓.....

今天的文章与java无关,与计算机无关

但与你们每个人都有关

因为...

小编爱你们,想要你们一直都能看我们的文章~

前几天的网易云日推,城南花已开

也许我听到这首歌的时候已经很晚很晚了吧

原来这是关于一个网易云ID叫“城南花已开”的少年的故事。

少年喜欢一个叫做“十二亩地”音乐人。就在不久前,他通过网易云私信告诉十二亩地说他得了骨癌晚期还有半年的时间,希望他能用他的云音乐ID写首曲子,少年很喜欢自己的ID。可能是怕作者不相信自己的事儿,就发给他了很多医院的照片,作者看到消息后第一时间去创作。

但是今天我要写的,是木子....

唐家三少的木子....

也许每个人身边都有他的木子吧....

几天前同学说

她的朋友去参加一个高中同学的葬礼,

20岁的花季,因为癌症去世

室友都在一旁感慨,忽然思思说,

大家都要活的久一点哦~

明明是简单的一句话

为什么眼眶却湿湿的

唐家三少,网络小说作家,

每天更新,整整十四年没有间断过

写了四千多万字

平均每天八千字

网友纷纷留言,节哀顺变.....

(唐家三少和妻子木子令人潸然泪下的采访)

《为了你我愿意热爱整个世界》

为其笔下自传体爱情小说,

女主角的原型为其妻子,

已改编成影视剧。

唐家三少妻子患有乳腺癌,

自妻子患病后,

唐家三少一直伴其左右,共同对抗病魔。

唐家三少说,为了你我愿意热爱整个世界最开始是叫,为了你我愿意放弃整个世界

      因为他觉得为了他的妻子他可以放弃一切,可是在写书的时候,他妻子生病了,于是他把书名改成了为了你我愿意热爱整个世界,乍一看,为了你放弃全世界更震撼人心,可细想一下为了你热爱全世界更加美好,因为你的存在我热爱这个世界的一草一木,热爱一切的不完美,热爱清晨的雾气,树林的鸟叫,热爱叶落花开,阳光照在湖面泛起刺眼的光。为了你我愿意热爱整个世界,相信美好,热爱世界。

此时坐在电脑前的我们,

在手机屏幕前的我们

刷着消息的我们

无论学习工作多忙多累

抬头看看身边那些重要的人吧

好好珍惜他们吧

大家~

都要活久一点哦~

城南花已开,愿君永常在

饭后一笑|那些年被误会的程序员们~

谁说程序员木讷的,这里有用代码写出的三行情诗,了解一下~

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                      文字:爱你们的

排版:花音

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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