《乞丐》屠格涅夫

本文讲述了一位乞讨者与一位善良之人的偶然相遇,揭示了施舍背后的相互理解与尊重。在物质匮乏的情况下,双方通过简短的交流实现了心灵上的连接与慰藉,展现了人性中宝贵的温暖与尊严。

--------读点东西,总会很宁静的

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我在街上走着……

一个乞丐--一个衰弱的老人档住了我。红肿的、流着泪水的眼睛,发青的嘴唇,粗糙、褴褛的衣服,龌龊的伤口……

呵,贫穷把这个不幸的人折磨成了什么样子啊!

他向我伸出一只红肿、肮脏的手……

他呻吟着,他喃喃地乞求帮助。我伸手搜索自己身上所有口袋……既没有钱包,也没有怀表,甚至连一块手帕也没有……我随身什么东西也没有带。

但乞丐在等待着……他伸出来的手,微微地摆动着和颤动着。我惘然无措,惶惑不安,紧紧地握了握这只肮脏的、发抖的手……

“请别见怪,兄弟;我什么也没有带,兄弟。”

乞丐那对红肿的眼睛凝视着我,他发青的嘴唇微笑了一下--接着,他也照样紧握了我的变得冷起来的手指。

“哪儿的话,兄弟,”他吃力地说道,“这也应当谢谢啦。这也是一种施舍啊,兄弟。”

我明白,我也从我的兄弟那儿得到了施舍。


转载于:https://www.cnblogs.com/louffy/archive/2011/11/12/2994108.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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