时光老去,远了年少的我

时光老去,远了年少的我

  7、8月的海滨城市——厦门,夏日炎炎,海风徐徐,游客众多。空气中蕴含着一股热气,令人燥热不已。习惯了一整天躲在空调房里,懒得走路就为了公交车上的一点凉意,夜里空调的嗡嗡声响到天亮,甚至连洗澡都不敢全是凉水。于是,不知不觉地就会有一种感慨:这才是“美好”的生活啊!可是透过雾里,才惊觉原来是:时光老去,远了年少的我。

  年少的我,烈日当空,可以帮忙收割稻谷,可以在玉米地里洒下种子,可以在清澈的溪流里和小伙伴们游泳嬉闹,可以在城市高楼摩肩擦踵间一个人游荡,可是现在呢?!!前日,和同项目组的小王一起吃饭,他突然来一句,整天待在实验室里,你不觉得闷啊,老是做科研会不会变傻了,做IT的都很宅啊。寥寥数语,道尽了工科男的凄惨生活。寝室相约去本部游泳池游泳,愣是提不起一点兴趣。

  “一入侯门深似海,从此萧郎是路人。”有着与崔郊同样的哀叹。只是他是因为互生情愫的婢女被赠予权贵,而我则是入了工科这个坑。不是说工科不好,也不是说就只有工科的专业很累。在如今的社会上生存,其实每个人都不容易。有时候,或多或少只是一阵感慨罢了。生活还是要继续,日复一日,年复一年,直到岁月催人老,英雄白首,美人迟暮。身上背负太多,必定会有不必要的忧虑。过于沉醉理想中的美好,也必定多了一些无谓的抱怨与失望。

  方兰生原本只是一个长不大的孩子,可以为了学御剑飞行而不顾一切。可是,当他经历了很多事以后,开始有了担当,能承担起责任。这是他的幸运,也是他的不幸。一切只因时光老去,远去了年少的我们。始终记得初中班长发给我曾经的合照时,见到年少稚嫩的自己,那一刻无法言喻的心情;始终记得年迈的爷爷离开时的遗容,记忆中最深刻的是他坐在门前静静望向前方的情景。当时,看着他专注的眼神,我一直努力地想了解他心里在想什么,猜测许多。可我毕竟不是他,也许当我步入那个年纪后才会真正懂得吧,前提是我能活到那么久,88岁。

  有好友上传跟一些孩子的合照到空间相册,并标明“孩子的世界最美好”,用“我相信人的青春不止一次“的话语作为个性签名。羡慕她的心境都能一直保持着童真与年轻,可也只能是羡慕罢了。对待小孩子,我一向是疏远,唯恐避之不及。对待自己教导的学生,我也一向都是很严肃。这就是与孩子的世界保持遥远距离的缘故。童真,对于我来说只是无聊与幼稚。麻木、呆傻的自己或许只有在偶尔的弹弹古筝,写写诗词,听着古风歌曲,迎着海风,面朝大海时,才会感受到心情的愉悦吧。

  时光老去,远了年少的我。多年后,回首身后,是否还记得当初想法的年少轻狂,呆傻可笑?是否还记得曾经脸庞的稚嫩、青春?是否还记得那时所作所为的无知与幼稚?我想:我应该依旧是嘴里喃喃到:谁家少年12138。。。。。。

 

 

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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