流年,经不起怀念

流年,经不起怀念

回忆如沙,细细碎碎,似水流年,怕回眸,惊鸿照影。光阴荏苒,轻拾一段锦瑟年华于指尖,支离的过往却有若薄暮清寒。

是否忘了掸去岁月累积在身上的尘埃,才会在流年深处湮没了记忆?但我分明记不起是从什么时候开始,已经忘记了与时间有关的一切……那些人和事都在我们成长的年月里,渐渐雾化,模糊不清,然而总有那么一个似曾相识的场景,会让你心生悸动,久久难平。

转眼已是夏末秋初,街边的梧桐树叶开始泛起点点焜黄,曲折的街道幽幽传来二胡喑哑的旋律,我用目光拨开拥挤的人流,看到两团刺眼的白发,我认识他们,又怎能忘记?!

还清晰记得那是初夏一个下着大雨的黄昏,二老衣衫褴褛,手持发黄的竹棍,肩挎简易木凳行至门前,突如其来的大雨阻断了他们回家的路,为了避雨,他们走上前来,兴许是怕给我们添麻烦,就说等雨小些就走,依我看这雨一时半会儿也停不下来,就给他们递了两杯水,并招呼他们坐下,借这机会,便与他们攀谈上了。他们是湖北荆门人,来成都已有很长一段时间,但由于先天性的双目失明,只能靠着别人的施舍拮据度日,我们之间的谈话总是时断时续,因为我知道有些话不能提及,生怕触痛了他们沧桑悲凉的记忆,因为人心都是敏感的,都有不可触碰的死穴。在我们断断续续的谈话持续了半小时后,雨渐渐收了,他们也要走了,我起身搀扶起二老走下阶梯,就在双手紧握的瞬间,我触摸到了生命的本质——柔软。

而今再次见到二老已是夏末秋初的黄昏,秋风涤荡了白发,二胡嘲笑了过往路人,那手中空空如也的搪瓷碗业已盛满了人世的悲欢,夕阳像一抹朱砂悬在天际,照在这血色的人间……

夜深,独个归家,走过幽暗逼仄的小道,有花悄然绽放,浓郁的花香溢出墙外,漫过匆匆步履,铺满幽暗的小径。而我,总会在像这样诗意的夜晚把思绪投向寂寥的夜空,深深凝望,似乎这样就不会让眼角的泪水滴落衣襟,沾染了凡尘。

好想借一次修行,去忘却人间的悲欢。于古刹间,端坐一方蒲团,独守一盏青灯,轻叩一樽木鱼,默念一页经卷,从此暮鼓晨钟,不计年月,山间四时,心之所向,兴之所至,独享一方云水禅心,慢捻一撮绿茶,静候一杯清茗,于杯盏间淡看人生浮尘,只为平静的心绪不再被红尘欲念无端地牵扯,也许只有山水才能沉淀那段宿命的前因。

当夜落下帷幕,世事终归入风尘,而我们只是人海中一粒飘忽的微尘,无所住,亦无所往,人间只是一个短暂停留的驿站,漂泊才是永恒的归宿。曾不止一次地思索,夜的存在到底是为了展示喧嚣背后的宁静还是掩盖浮华过后的哀伤?而我们就像一只披着华丽羽翼的夜莺,怎么也飞不出黑暗的囚牢。

习惯一个人在夜幕中独享寂寞,寂寞并不是一种自我沉沦,而是给浮躁找个沉静的借口,给疲惫找个依托臂弯,然后回想一些不着边际陈年往事,当真要打开往事的枷锁时,却发现原来自己已经遗忘得差不多了。

人总是这样,你想要忘记的时候,却一直在心里攀附缠绕,让你心绪难宁。往事太多,不是所有的过往都值得怀念,人生一世,如同浮云流水,过往覆水难收,记忆,只不过是时间散落在人间的片段,在模糊的印象里,又何须在意忆起或是遗忘?

2012——七夕 作于成都

内容概要:本文针对火电厂参与直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参与大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参与大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估不同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了不同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
内容概要:该论文针对斜齿轮传动中部分轮齿因强度不足导致提前失效的问题,提出了一种基于多目标粒子群优化算法(MOPSO)的几何参数优化方法。该方法以变位系数、齿数和模数为设计变量,建立以齿根弯曲应力差最小化和齿面接触应力最小化为目标的数学模型,并考虑强度、重合度和齿顶厚度等约束条件。通过MATLAB实现MOPSO算法求解,使用MASTA软件进行仿真验证。结果显示该方法能够有效改善齿轮副的弯曲强度均衡性和承载能力,为斜齿轮参数设计提供了优化参考。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,包括问题定义类、MOPSO算法配置、结果处理等内容,并进行了深入的理论解析和优化效果验证。 适合人群:具备一定机械工程和编程基础的研究人员及工程师,特别是从事齿轮设计与优化工作的专业人士。 使用场景及目标:①通过优化斜齿轮的几何参数,提高齿轮的弯曲强度均衡性和承载能力;②为斜齿轮的设计提供优化参考,确保齿轮在实际应用中的可靠性和耐用性;③通过Python代码实现,帮助研究人员快速复现和验证优化算法的效果。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析和优化算法的实现,还包括了详细的代码注释和关键点解释。在实际应用中,可以根据具体的齿轮参数和材料特性调整计算模型和约束条件。建议结合有限元分析软件(如MASTA/ANSYS)进行接触应力场分析,以验证优化结果的有效性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值