养鹿专辑二:恋鹿篇之05年的最后一场雾

前奏

    鹿子马上就要结束2005年最后的倒霉天气了,我们都相信明年的曙光,会象小天使的手一样,轻轻地枕着我们的脑袋,扬帆漂向下一个依然火炉般热情的夏天。
    吼吼,难得对自己这么狠,这么早起来。我一直不相信自己能起来的更早,因为我习惯了晚睡的日子,习惯性的一拖再拖,让事情自然而然慢下来,延迟下来,很晚很晚睡觉----“我一直搞不懂你们为什么就能那样的通宵呢!”鹿子说。
    我确实也搞了很久才知道我那样熬夜说多么的错误。可能也是开始养殖生涯的时候,才发现自己是那么的重要,而不是无药可救,但是为什么就有那么多人熟视无睹地不爱惜疼惜自己。难道父母朋友不足以让一个养鹿的醒事过来?!
    所以,我现在要为了更好的把鹿子养的肥肥胖胖,我必须保证自己的身体,因为这也是鹿子不想看到的。她用右手的拇指和食指卡了一下自己左手掌上的“生命线”,放在我左手掌上所谓生命线的地方---“还有愣个长”---,她比了比我的掌纹的长度说。呵呵,哪一根表示我和鹿子的长久呢?
    睡觉,生活习惯,烟,锻炼,饮食,......
    鹿子,我现在举起双手双脚支持你把和我四处偷情幽会的情妇赶出去,好吗?
    2006年春天的第?个星期天,是鹿子规定的沙爷无烟纪念日.(第一个鹿子说了算)


    搞不懂这几天怎么回事,国腾园的早晨一直迷雾浓浓,"早上上个早课,白得伸手不见五指",鹿子说.我只是觉得那雾有点瘴气,闷得肺想吐.
    前天晚上鹿子全班聚餐,她小喝了口酒,她们鹿棚里的就挂电话过来嚷嚷说不行了不行了.后面回来和鹿子一起去真三国无双的时候发现鹿子小脸有点发烫,我以为过后醒醒就好了,因为不胜酒力嘛.哪晓得晚上一回去,呵呵,鹿子电话里说不得了了,起了一摩尔逗逗.昨晚我陪鹿子的时候,看见还有残酒对鹿子皮肤作用的痕迹----不过鹿子说,主要是火锅的缘故.可能是火锅和酒的共同燥热的缘故吧.
    手机停了,鹿子的手机上有她的几张COS图,但是我拿给她的手机上意外的发现了睿哥很久以前拍过我的一张罪证图,极度发瓜.埃---!往事不堪回首......
    中午我要去冲值点费用倒手机上,好叫上鹿子一起去德克士,很难得地,坤坤和他老婆请客哈~~~~~~~~~~(难得一:大家都是自己人,说不上请撒,假如偶尔被请,也只是当作是去蹭饭了;难得二:我以前都是一个人逍遥惯了,狠容易就做东了,他们都是夫妻俩,特别是因为吃饭正儿八经准时出席太少,所以其实欧是狠恼火和坤坤一起吃饭的,等的肠子都消化了,人还没来<还好我过生的时候效果不错>;难得三:向来被坤坤请只有吃羊肉汤,改吃德克士了?虽然德克士不见得好美味,但是因为难得足以高兴了哈;忘了,补充一下难得四:欧是和鹿子两个活口哈,这本身就是一件十分了不得的事啦!)
    计划后天去绵阳申梦家里快活几天,我们明天晚上乘大巴出发,直抵梓潼,梓潼游玩一天,次日抵绵阳,一天,返成都.又或而后天清早成都北站出发,火车,抵绵阳,耍上一天,晚上抵梓潼,再一日,回成都.这些鹿子们说了算,因为欧时间不多了--------
    -------才记起时间不多了......我就先暂停了,该准备把手上的事情做一些再说,都还是课外的,交通厅的海事管理查询的系统,一个小软件,只有两天时间了,抓紧.
    
    我侧了侧头,发现窗外雾更浓了,浓得划不开.

转载于:https://www.cnblogs.com/menge/archive/2006/07/30/463553.html

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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