昨天的我壁咚了公司的小鲜肉,他淡然的推开我走了,我该何去何从~

我大龄剩女一个,80后的最最尾巴了,而他叫他X吧,他91年的,比我小两岁,我跳槽到这个公司后第一次见他我知道他是我喜欢的类型,我比较喜欢白白净净腼腆一点的男生,就是会害羞脸红的男人是我的死穴,刚到公司我们不是一个部门,但是由于我们组长各个部门之间要协调,所以我在采购部见到了他,他在那低头工作,别人指了指他,我过去叫了他一下他没有听到,我一看他竟然带着耳机,我并没有再叫他,而是站在了他的身边,因为我觉得上班听歌是很不尊重工作和同事的,所以我就想看看他多久能看到我,结果大约两分钟后他才注意到身边有人,然后抬头看了我一眼,眼神中带着询问和懵逼,我给了他一个友好的微笑,然后做了一个摘下耳机的动作,他瞬间明白摘下耳机也站也起来,这个时候我发现他脸红了,耳朵也红了,他身高178,而我166,所以站起来有点身高差,这个时候我很仔细的看了他一下,就这仔细一看我知道我心动了,心动不代表喜欢,但是我知道我想进一步了解他,这个时候他问我什么事情,我介绍了我自己一下,然后把事情告诉他,然后转身走了,回到部门我心跳咚咚的,
  他长的其实不是很帅但是很白净很清气,身材很瘦,178一百二十多斤,而我166,56公斤,我喜欢比较清气腼腆瘦一点的男生,已我闺蜜的话说,我喜欢宁采臣那个类型的,白净腼腆手无缚鸡之力,总结的很好,我确实比较喜欢这个类型的,而他刚刚好就是,刚到公司我不好意思打听他的消息,所以让自己极力的忍耐,同时也慢慢的了解

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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