分手的情人还不如最普通的朋友

 

心碎离开
转身回到最初荒凉里等待
为了寂寞
是否找个人填心中空白
我们变成了世上
最熟悉的陌生人
今后各自曲折
各自悲哀
只怪我们爱得那么汹涌
爱得那么深
于是梦醒了搁浅了沉默了挥手了
却回不了神
如果当初在交会时能忍住了
激动的灵魂
也许今夜我不会让自己在思念里
沉沦
——《最熟悉的陌生人》

      当初他爱你热情如火,一见你面就激情沸腾,凑到一起就情话连篇,写起情信只恨纸短,如今连一个电话都懒得接,连一句客气话都懒得说。走过街角,连卖馄饨的老太太都会对你说声“新年好”,然而他不。

      当初他可以为你生为你死,你一点咳嗽他就紧张万状,半夜三更飞奔前来只为看你一眼,如今他对你不闻不问好象世界上从来没有你这么一个人。你生病了连门口的狗都会乖巧地看你一眼,然而他不。

      当初你只要皱一皱眉毛他便耸然动容,担心你忧虑担心你生气,担心你从此不理他,如今你就是在他眼前哭得断肠,连院子里的聋子都会来安慰一句别难过,然而他不。

      你如果是个正常人,一定以为自己以前爱上的是头猪。

      有没有人想过,那个分手之后不再爱的恋人,为什么如此冷漠,还不如一个最普通的朋友?

      人生之中,朋友也好,爱情也好,多的是一种互利互惠的组合。朋友之交贵在淡如水,惟其淡泊,才可以保留彼此空间,互不相扰,所以可以长久地表示好意,收放之间挥洒自如。爱情同样也是互惠互利,却要强烈且自私得多。一方付出情感,另一方如不以同等的热情相报,定是暗暗地在轻蔑你。在爱的烟云逝去的过程中,必然免不了彼此的伤害,有伤害就有怨恨,有怨恨就换来更大的伤害。即使彼此不肯相忘,却也不肯再付出哪怕一点好意,惟恐被纠缠或者被轻蔑。所以不惜以毁坏对方来维护自己的尊严,此时此刻,当初所爱比仇敌还残忍三分,实是不足为奇。爱情实在是最残酷的一种情感,当它来的时候,它悄无声息,带着玫瑰和巧克力,充满芳香,让你无法设防,当它走的时候,却摔盆砸碗,用尖刻的言语和恶劣的行为,把你的心粉碎成一地残红。

      人生无奈,在于你懂得却无法掌控。如果你把自尊心护持谨严,不肯付出,那么你一定无法获得真正两情相悦的快乐,如果你不惮伤害勇往直前,那么你也可能遍体鳞伤。

      爱情永远是个难题。不过我想还是有一个原则可以掌握——岂能尽如人意,但求无愧我心。伤害我的人,我宽恕他;冷漠我的人,我体谅他;怨恨我的人,我怜悯他;抛弃我的人,我放掉他。

      如果,你爱他爱到放不下,用尽努力仍然不可以。那么也只有——在心痛里怀念他。

      就像你记忆中童年的孔雀花,经过就经过了,别再想回到当年的河岸当年的沙。

      慢慢地,这一季,也就过去了,在长长的生命里,只如一声轻轻的叹息。
 

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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