【缅怀妈妈系列诗歌】之十一:妈妈,我们回家

这篇诗歌表达了作者在母亲不幸病逝后,带着她的遗体回家的心情。医院的环境让作者感到压抑和痛苦,他决心遵照母亲的遗愿,无论路途多么遥远都要让她回到故乡。


【缅怀妈妈系列诗歌】之十一:妈妈,我们回家
题记:妈妈在泸州医学院不幸病逝,带着妈妈遗体回家有感。
谨以这一系列文章和诗歌缅怀我病逝的妈妈,祈祷她老人家在天能得以安息!
——代腾飞   2009年6月1日 于泸州老家
妈妈,我知道
您现在肯定很想回家
别急,来,孩儿这就带您回家
因为,生前您就说过
“在您去世之后
一定要把您带回老家安葬!”

 

妈妈,医院不是我们要呆的地方
这里太吵了、气味太难闻了
而且四周弥漫着的全是痛苦和哀伤
透过长空
我听到的仿佛全是呻吟阵阵、哭声震天
这里我们厌倦了,我们不呆了
妈妈,我们回家!


来,妈妈,拉着我的手
我们一起回家!
妈妈,快,快拉着我的手
我们得赶快回家!
不然我们就来不及、来不及回家……
我听见医院的灵柩车在嚎叫
我听见火场场的声音在喧嚣
他们说要让您去那儿报到
不,妈妈,我不要您去
我要带您立刻回家!


妈妈,走,我们回家
不管山有多高、路有多远
我都一定把您带回家
我要用专车送你回去
我要用轿子抬您回去
让您人生的最后一程走得风风光光……

 

转载于:https://www.cnblogs.com/daitengfei/archive/2009/07/03/1516605.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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