屌丝高考五周年纪念日第二篇

在高考期间,主人公经历了一场情感的波折,目睹了曾经追求的女孩与他人在一起的场景,这一幕深深触动了他。随后,在最重要的理综考试中,由于心绪不宁和意外状况,最终未能发挥出真实水平。

        经过了一天的人生之战后,屌丝很庆幸的叹了口气。

       下午,屌丝跟陪同自己的父亲吃完饭后,在那个自己只去过第三次的县城里走着散步,那个时候街道里可真的是人山人海,各路家长陪同自己的孩子。然而就这样,也可以遇到自己曾经追过的一个女孩,真的是感觉好像是上天故意这样安排的。 当我看见那个女孩子时,我并没有开心,反而是感觉到天崩地裂的痛,因为她跟另一个男孩子牵着小手,走在自己的视线之中。妈的,屌丝瞬间都有干死那小伙的心,然而毕竟是在高考这个非常时期,而且父亲也是带着,心里这好憋成一团,跟孙子似的。当然,从那一刻,自己弱小的心开始不再淡定,而是火一样的燃烧。

       晚上回去后,自己一个人在父亲找的一个草屋里待着,心里已经乱成了一片,感觉整个时间就像停止了一样。整个夜无法入睡。这个也让一个屌丝真正的懂得了单恋的代价。就这样辗转反侧,直到第二天早晨。

      早晨考的是理综,屌丝最厉害的一门考试了,当然也是压轴的。然而让自己更悲催的事情又来了。上到考场,突然间发现全考场,就自己的草稿纸没有被老师收走,而且就只有那几张给那奇葩写的大大字的纸还在。本来心里已经很难受的屌丝,现在突然感觉到了一种失落,怕自己给别人抄的事情被老师发现了,老师会把自己的答案给修改了。当然,现在想想,都是怪自己的老师在自己高考前灌水,说了很多考场上发生的事情,自然我的这样的事例也在其中了。就在当时,一个乱成一片自己开始了,那个自己曾经很自信,很张脸的考试中,糊里糊涂的就做着试卷,感觉都不知道自己在做什么,当选择题跟物理实验题刚做完时,那奇葩开始像自己要答案了,这怎么给,自己的还没有做完,这可是高考啊~~~大家觉得是给还是不给呢?  当时我在窗户旁边,而且窗户还开着,窗户外边就是楼道,是巡考的视线,然而这奇葩耐不住,就把草稿纸弄成球型,使劲的往自己这边抛,本来大夏天都已经很热了,这可是高考,屌丝吓出一身冷汗,不得不承认自己妥协了。就这样自己最给力的理综,最后以没有做完而告终,当然完了发现自己就这样还考了225,想想如果做完呢,如果那天没有那么多的心事呢?哎,本来不相信命运的自己,不得不低头。感觉自己的路都是命运早已经安排好的。当然英语就不用说了,自己最没有低的考试了,世界上人都知道,中国人都很爱国的,自己当然属于爱国的一部分了。狼狈的就这样完成了高考。也意味着结束了自己高中的时代。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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