妈,我五一回家

本文通过一系列假设性的提问,引发读者思考自己与家人之间的联系是否足够紧密。文章以母亲艰难地拨打孩子的电话为切入点,描绘了母亲对子女深深的思念与挂念,呼吁大家珍惜与家人相聚的时光。

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如果有一天你看到这个标题,你会心酸吗? 
如果有一天你回忆起这个谎言,你会内疚吗? 
如果有一天你看到这个心酸的画面,妈妈艰难的拨通你的电话号码,你会放下所有,义无反顾的选择五一回家吗? 

如果有一天,你接到妈妈的电话,无论你身处何方,无论你多么忙碌,无论你手头有多么重要的事情,你都要坚持再通话一分钟说:

妈,我挺好的,您放心吧!

因为你永远不会看到这个画面,妈妈是怎么用心记住你的手机号码,

是抄在你曾经练习"啊哦额咦呜吁"的破旧小本子上还是每天自言自语挂在嘴边铭记在心里。

你也永远不会知道,妈妈用那双布满老茧的手,以及上了年纪有点昏花的眼,究竟坚持了多久,按错了多少遍,才拼出了11个号码的顺序。

因为这些令人心酸的画面,到了妈妈的嘴里就成了:我挺好!

你那里下雨了吗?家里下了好大一场,过两天你爸爸准备耕地种花生。

在学校里多吃点,别饿着,别舍不得花钱,想吃什么就多买点,和宿舍里同学好好相处,别闹矛盾。

你舅家表哥又添了一个大胖小子。听你姐姐说你小外甥又得了一朵小红花......你五一能回来吗? 

那些你听来无谓的絮叨,甚至有些时候未接电话前已经厌烦的情绪,但是你永远不知道,不知道你慢慢的长大,心就越来越远了。 
今年,五一,你回家吗? 

当妈妈再次拨通那串对她来说熟悉却又难以铭记的号码时,你一定要说:“妈,我五一回家。”

明知道临近五一你有上万个理由拒绝回家:

妈,我还要准备四六级考试,

妈,五一我还有没写完的论文,

妈,五一我和同学聚会,

妈,五一我还要准备到校外做兼职,

妈,我还要准备去黄河口旅游,

妈,我还要...... 

但是妈妈还是会打这么一个电话,因为她只想听听儿子说:

妈,五一我回家。她真正要的不是你回不回家,而是她只是想让自己知道,心里还有个盼头。

妈妈无非是想听听儿子的声音,让自己心里觉得其实你们离的很近 

有没有那么一刻当你最失落最迷茫的时候想到那个远方的那个人,你的眼睛渴了;

有没有那么一刻你的梦想实现了你想到远方的那个人,你的眼睛渴了;

有没有那么一刻或许远方的那个人会离开你,你的眼睛渴了...... 

今年,五一,你回家吗? 

当万家灯火亮起,你知道吗?在远方的家乡永远有一盏灯,等着你回来。

每一个人都有不同的渴望,

每一种渴望最后沉淀成一种梦想,

如今你有什么渴望?妈妈说,

眼睛渴了就是艰难的拨通11个键听听那头儿子说:

“妈,我五一回家。”

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开,确保数据的致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐展起来的种盲信号分离方法。它是种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的个研究热点。本文简要的阐述了ICA的展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐展起来的种盲信号分离方法。它是种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了种快速ICA实现算法FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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