恋爱厚黑学:你以为对方是不会察觉的么?

本文通过一个朋友的经历告诫读者,在恋爱关系中不应出于寂寞或勉强的心态与对方交往。文章强调了在恋爱中理性选择的重要性,并指出若发现自己并不足够喜欢对方时,应及时止损。

本文转自优米网http://www.umiwi.com/article/5053

 我一个很漂亮的朋友,找了个男朋友足足大她二十岁,当时她曾经问过我意见,我实话实施说:这个人配不上你,你何必呢?她说:我不爱他,但是他对我很好,我觉得两人这样相处下去也不错,我不会爱上他的。

  最后的结果是,她被这个男人甩了后一度精神崩溃。我记得她对我说的最惊心的一句话是:我都愿意嫁给他了,不嫌弃他了,他怎么还这样对我。

  好吧,自己先有嫌弃之心,勉强自己这么与对方相处,你以为对方是不会察觉的么?当然是察觉了,又迫于喜欢你而忍耐了,最后实在忍无可忍,爆发出来。不要怨天尤人,他给你的这个报应,属于人之常情,要是他能够忍受这样的感觉一辈子,那不如直接称为当代苏格拉底。

  被好的人甩了,痛哭一场也就算了,被自己原本嫌弃的对方抛弃,那才最最可怜的。因为即使你并不深爱对方,相处久了也是有感情的,分手时除了感情的断裂,更多的还有不甘心。这个不甘心,就是传说中雪上加的那霜,可以让你惊觉生不如死,人生观为之改写。

  有个很古老的实验,说可以发给每个小孩一颗糖,如果小孩愿意忍耐一个小时再吃,那就可以额外多得一颗。据说能忍耐一个小时的小孩日后都成了大器。这个实验每个人听了都有不同的看法,我觉得这就是告诉你,要有理性和远见,你才能得到更多更好的。

  在开始时,不够喜欢,不够满意,就不要答应;在感情中,鸡肋了,淡薄了,对方对你不够好,就别再拖下去。拖下去只会变少,绝对不会变多。温水煮青蛙,煮着煮着,青蛙就死了。

  我大概要讲一万遍,才会有人相信,女孩子在恋爱里,付出的比男方多得多。女孩子的时间,是更加拖不得的,机会成本对女孩子而言,比什么都重要。不要高估自己的定力,不要高估自己的理性,你并不清楚自己会爱上什么样的人。不把位子空出来,则不会有人来坐。你要等到那个合适的人,势必要先一步摆出空着位子的态度来。否则随着时间渐长,你会发现你越来越离不开这个你曾经嫌弃的人。

  所以,遇不到合适的人的时候,请你享受寂寞,在恋爱间隙里的寂寞,是必须的,耐得住寂寞,是很重要的一个恋爱环节。因为害怕寂寞而去接近对方,得到的不啻于饮鸩止渴。在恋爱中,无法忍受被彻底冷落的寂寞,想要将就着一段并不满意的的感情度过的话,你一定会为此付出代价。

  在恋爱中也有类似的情形,有些男人一开始对你很殷勤,然后突然冷落你,或者一直不徐不急,对你很好,也不提要你做女朋友,只是一直消耗你的时间。有些泡妞高手就很擅长用这一招来泡原本没有希望的优秀女孩。他们对你,不是没有感情,只是这个感情太稀薄,按照正常恋爱模式来权衡,按照相伴一生的标准而言,太不够太不够了。

  我曾经也是个性子很急的人,问题是,你一急,先输一筹。后来我就不急了,是的我很想他,我相信他也很想我,他未尝想到要打电话给我,那么,又何必自低身段。是的我喜欢他,但是他并不喜欢我到愿意顾及我的心情和想法,那么又何必在结婚前绑死在他身上。

  习惯了一个人对你的好,习惯了他的体贴,你会越来越离不开他。如果突然失去,那种难受会如同戒毒一样,让你宁愿饮鸩也要止渴。最好的办法,就是不要放纵自己养成依赖一个人的习惯。习惯的养成一般是3天和7天,3天养成一个小习惯,7天养成一个大习惯。所以如果你不够喜欢他,不够满意他,不要连续和他保持三天以上的密切短信往来,或者连续约会超过一个礼拜。一定要时不时给自己一点缓冲。

  很多条件优异的女孩子,身边都有着一只平凡至极的青蛙。这些女孩子也知道身边的他是青蛙,但她们不知道,自己才是那只被温水煮死的青蛙。愿你不会先做了一只青蛙,然后挽着一只青蛙。

  简单一点来说:多谬误一天,就少正确一天。

 

                                                                                                                          ----杨冰阳

转载于:https://www.cnblogs.com/phyking/archive/2011/06/17/4456680.html

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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