对不起,我还是想要一份专属爱情

本文通过讲述作者及身边人的经历,探讨了现代人对于爱情与婚姻的态度。文中对比了那些基于物质条件和社会期望建立的关系与真正基于感情的爱情,强调了追求真实感情的重要性。
淡淡君

“别人都不曾费心走那么远,别人都觉得寻找太麻烦,所以,只有你到了我这里。”


1


或许你和我一样,也听到过许多类似的抱怨:

 “家里介绍了个姑娘,才吃了两次饭,她就问我觉得她怎么样,未来有没有可能性。当时我就想,大家接触才不到几个钟头,有没有可能性我哪预测得了?没想到,我刚回了句暂时还不是太了解,她就把我拉黑了。”

  “哎呀,别提了,我前阵子见的相亲男更奇葩。接触了几次之后,我觉得不是很来电,就委婉地表示不太合适。没想到,人家立马回复说,那你还有没有其他单身女同学可以给我介绍啊?看来,是个女的就行,幸亏拒绝了。”

 速战速决,简单粗暴。拒绝一下就消失,猛攻一下就换人。

 我也曾经碰到过类似的情况。之前,公司有个男同事似乎对我有点意思:其实他也没有什么追我的举动,最多就是在公司的集体活动中和我多聊两句。然后他就给我发了个消息,问我要不要做他女朋友。

 为了委婉地回绝他,我花了好长时间斟酌措辞。毕竟是一个公司的同事,抬头不见低头见,就算是拒绝,也要给足对方面子。于是,我左思右想,最后还没忘记控诉了一大堆自己的缺点。

 这个事情就这样结束了。后来有一次,公司发过节的东西。因为东西太多,下班的时候我一个人抱着下楼,踉踉跄跄地准备去路边打出租车。中途没拿稳,东西洒落一地,弄得我特别狼狈。正巧那个男同事经过,看了我一眼,扬长而去。

 我猜,他当时的想法一定是,反正你也不是我女朋友,帮你也没啥好处,还不如省点力气。

 是啊,追下个女生还要需要体力呢,可不能吃亏了。


2


 我是个虚构能力欠缺的人,不擅长编故事。于是,我只能经常性地像哈巴狗一样,追着身边各种恋爱进行中和婚姻进行中的人索要素材。我好想听到让我哭到昏天黑地的故事、不合时宜但却震撼心灵的爱恋,为什么他是你的命中注定,那些让人心动或心碎的瞬间。

 可惜,大多数时候我听到都是:

 “其实也没什么好说的,估计就是年龄到了吧。”

 “我爸妈都觉得他挺老实,适合安安稳稳过日子。”

 “嗨,结婚啊,说白了你就把它当成一项工作来完成就好了。”

 “什么唯一不唯一的,差不多就得了。”

 “反正爱情的保鲜期很短,还不如选个条件最好的,婚后还不一样日久生情。”

 ……

 说好的素材呢?

 说好的为了你,我可以与全世界为敌呢?

 说好的别人再好我也懒得多看一眼,春风十里就是不如你呢?

 好吧,我知道这其中一定有善良的人儿,考虑到我作为单身狗的凄惨,对秀恩爱保持矜持。

 可是,我也知道,很多人对婚姻的看法就是这样:务实、高效、理性、直接,总之就是“正确”。

 对,他们说这是正确的婚姻观。这种婚姻观包含的感情特别复杂,你甚至都不能说他们不爱对方。可这又是一种带有前提和附加条件的相爱,有物质方面的衡量,有安全感,有所谓的体面和骄傲。

 这是一种看似主动实则被动的感情,对很多人都可以产生;这是一种潜移默化的条件反射,那就是,只对“合适”的恋爱对象动心。

 为了完成这种正确的婚姻,他们需要有很多衡量:比如对方的工作和收入、对方的学历和家庭、谁来出房谁来买车,房产证上写谁的名字。

 比如对方是否老实可靠,是否对自己足够好,是否带出去有面子,是否按时上交工资条。 

于是,他们研究爱情,学习如何鉴别绿茶婊傻白甜暖男渣男、好男人要符合的三十条标准、好女人会做的四十件事。

 于是,他们钻营婚姻,学习如何控制对方、怎样应对婆媳关系、如何智斗小三。

 如果运气不好,他们可能还需要学习如何挽回失败的婚姻,学习日子实在过不下去时,怎么再从眼前多捞取一些利益。

 太多鸡汤文都会给出头头是道的爱情攻略。遗憾的是,这些建议从来都不是爱情,它们想教会你的,不是用爱去换回相爱。

 人们说,这才是爱情和婚姻的真谛。

 我想问,你们真的得到尊严了吗?

 你们只是活得太正确了,太他妈对劲了。于是一点都不可爱了。

 我甚至都开始怀念荷尔蒙了,怀念冲动与无知。从什么时候开始,谈论爱情不再是一件诗意的事,而是变成社会问题,变成弱智和矫情了?


3


夏天和朋友去海边看音乐节,住在一家民宿里。老板是个阳光的年轻人,生怕我们找不到地方,一早去车站接我们。闲聊的过程中我们知道,老板原本是家乡小县城的公务员,虽然谈不上富贵,但也算是那个挺让人羡慕的工作了。不过,老板说他一直都想经营家庭旅馆,又喜欢海边,结婚后还是对这个想法念念不忘。周围的人都反对,觉得放弃稳定的工作去海边经营民宿是天方夜谭。他的家人也经常劝他,说一些运气不好就会血本无归的话阻拦他。他们还说,等到将来后悔的时候,再想回来当个小公务员,可就难上加难了。

 只有妻子支持他,甚至辞了工作和他一起闯荡。现在,他终于实现了一直以来的梦想。虽然不算有钱,虽然回老家的时候依旧会被周围的人嘀咕,但他说每天吹吹海风,和前来留宿的游客聊聊天,生活在自己没有烦恼的小世界中,有种与世无争的幸福,感觉特别棒。

 后来我们见到了老板娘,虽然年龄比我们大一截,但感觉依旧是个不谙世事的姑娘。听说我们是来看音乐节的,老板娘立即撒娇般地嗔怪老板说,哎呀,我们都还没有一起看过音乐节呢,什么时候你也带我去看看啊。

 好呀好呀,老板想都没想就脱口而出。第二天,他就把旅馆托付给了熟人,两口子真的休假去看音乐节了。

 虽然我们只在那里住了三天,可是,每次看到他们俩在一起,好像总是嘻嘻哈哈的,时不时说说情话,超级有默契,让人觉得人生单纯得毫无污秽。

 我猜,他们一定没有钻研过爱情和婚姻的攻略,没有想过谁亏谁赚,成本和收益吧。

 他们普通极了,没有很多钱,也没有被周围多数人认可。但我依然觉得,这才是更有尊严、更为体面的爱情。

 

4

话剧《恋爱的犀牛》中有一段台词特别打动我:

 “我曾经一事无成,这并不重要。但是如果这一次我认输了,低头耷脑地顺从了,我将永远对生活妥协下去,做个你们眼中的正常人,牟取一点简单易得的快乐,在阴影下苟且。这些对我毫无意义,我宁愿什么都不要。”

 偶尔,我也会自我怀疑。前天在路边买了两盆花,因为一个人抱着不方便,我只好把它们装在塑料袋里拎回家。没想到,回到家才发现,花儿娇嫩,竟然被我不小心在袋子里折断了。

 顿时觉得自己特没用,然后就多愁善感地想,要是有个男朋友就好啦,就可以帮我搬,花儿也不会坏了。

 是的,当我生病走不动路了不想麻烦别人只能自己打120时,当夏日炎炎一个人装修房子泡在工地上找不到一个可以商量的人时,我也想要一个男朋友。

 当我在办公室被同事告了黑状被领导骂得鸡飞狗跳,我也想回到家里有个人听我倾诉;当我取得了人生中一点一滴的小进步,我也想有个人和我一起,分享这些小小的惊喜。

 每到这些时候,当别人都在给我介绍,说这个也不错那个也靠谱的时候,偶尔我也会想,要不要找个人嫁了算了?

 可是,社会式的爱情不属于我,不属于我的,我还是不想要。

 你可以说我死心眼说我太偏执,但我就是想要一个不熟练、不世故、不油滑的爱情,专注、真诚又热切。会天真无邪、会不知所措。永远年轻,永远热泪盈眶,永远只属于我一个人。

 而如果有一天我终于碰到了那个对的人,我就可以暗自庆幸,当初做过这么多人们眼中的傻事,还好我天真地从未放弃过。

 而至于你,别人都不曾费心走那么远,别人都觉得寻找太麻烦,所以,只有你到了我这里。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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