丈夫日记(看得无语,要崩溃了)

这篇幽默的日志记录了一位先生在妻子出差期间的生活点滴,包括如何解决晚餐问题、周末的活动安排以及日常互动中的趣事。

>> > ※    太太出差一周
>> > 1. 昨天太太出差,所以今天太太不在家。没有晚饭吃
>> > 2. 今天太太又不在家。又没有晚饭吃。
>> > 3. 今天太太还是不在家。还是没有晚饭吃。
>> > 4. 今天太太还是不在家。探望父母,在父母家吃晚饭。
>> > 5. 今天太太还是不在家。探望姐妹,在妹妹家吃晚饭。
>> > 6. 今天太太还是不在家。探望老友,老友太太也不在家。没有晚饭吃。
>> > 7. 今天太太还没回家。打电话问太太何时回家。

>> > ※    陪太太下棋
>> > 1. 今天周六,在家下棋,连赢太太五局。没有晚饭吃。
>> > 2. 今天周日,在家下棋,连输太太五局。晚上太太给我炖肉吃。
>> > 3. 今天周六,跟太太商量好我先赢两局再输三局。然后陪太太下棋。

>> > ※    爱太太是个问题
>> > 1. 今天太太问我是否爱她,立即答复说是。太太问我是否仔细考虑过,答复说:
都回答得习惯了,所以没有考虑。没有晚饭吃。
>> > 2. 今天考虑了半天才回答太太说我爱她。没有晚饭吃。
>> > 3. 今天不肯回答太太是否爱她。没有晚饭吃。

>> > ※    亲与被亲
>> > 1. 今天晚饭评论太太手艺。饭后被罚刷碗。
>> > 2. 今天太太讲了一个笑话,我没有笑。花了一个小时哄太太笑。
>> > 3. 今天捉到太太早晨上班忘记关灯。罚太太五块。
>> > 4. 今天被太太捉到在家里吸烟。被罚五十块。
>> > 5. 今天早晨上班前亲太太一下。上班迟到了。
>> > 6. 今天周六,早晨太太亲了我一下。所有家务都归我做了。

>> > ※    关于购物
>> > 1. 周六太太要逛街,我称累推却。没有午饭吃。发誓明天去,终得晚饭。
>> > 2. 周日逛街,太太为我购两衫。一件300,一件200。
>> > 3. 周一至珠宝店,购项链一串送给太太。价1500。
>> > 4. 今天说太太胖了。晚上太太减肥,没有晚饭吃。
>> > 5. 今天太太穿新衣,问我好看否,答复/”凑合/”。晚上自己洗衣。

>> > ※    日记发表之后……
>> > 1. 今天将日记发表,得稿费若干,交与太太。晚饭比平时丰盛两倍。
>> > 2. 今天太太看到发表的日记,太太一个人吃饭,我一个人刷碗。

这是一个基于AI视觉识别与3D引擎技术打造的沉浸式交互圣诞装置。 简单来说,它是一棵通过网页浏览器运行的数字智慧圣诞树,你可以用真实的肢体动作来操控它的形态,并将自己的回忆照片融入其中。 1. 核心技术组成 这个作品是由三个尖端技术模块组成的: Three.js 3D引擎:负责渲染整棵圣诞树、动态落雪、五彩挂灯和树顶星。它创建了一个具备光影和深度感的虚拟3D空间。 MediaPipe AI手势识别:调用电脑摄像头,实时识别手部的21个关键点。它能读懂你的手势,如握拳、张开或捏合。 GSAP动画系统:负责处理粒子散开与聚合时的平滑过渡,让成百上千个物体在运动时保持顺滑。 2. 它的主要作用与功能 交互式情感表达: 回忆挂载:你可以上传本地照片,这些照片会像装饰品一样挂在树上,或者像星云一样环绕在树周围。 魔法操控:握拳时粒子迅速聚拢,构成一棵挺拔的圣诞树;张开手掌时,树会瞬间炸裂成星光和雪花,照片随之起舞;捏合手指时视线会拉近,让你特写观察某一张选中的照片。 节日氛围装饰: 在白色背景下,这棵树呈现出一种现代艺术感。600片雪花在3D空间里缓缓飘落,提供视觉深度。树上的彩色粒子和白色星灯会周期性地呼吸闪烁,模拟真实灯串的效果。 3. 如何使用 启动:运行代码后,允许浏览器开启摄像头。 装扮:点击上传照片按钮,选择温馨合照。 互动:对着摄像头挥动手掌可以旋转圣诞树;五指张开让照片和树化作满天星辰;攥紧拳头让它们重新变回挺拔的树。 4. 适用场景 个人纪念:作为一个独特的数字相册,在节日陪伴自己。 浪漫惊喜:录制一段操作手势让照片绽放的视频发给朋友。 技术展示:作为WebGL与AI结合的案例,展示前端开发的潜力。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种计及连锁故障传播路径的电力系统N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在应对复杂电力系统中可能发生的N-k故障(即多个元件相继失效),通过构建双层优化框架,上层优化系统运行策略,下层模拟故障传播过程,从而实现对关键故障场景的有效识别与筛选。研究结合多阶段动态特性,充分考虑故障的时序演化与连锁反应机制,提升了电力系统安全性评估的准确性与实用性。此外,模型具备良好的通用性与可扩展性,适用于大规模电网的风险评估与预防控制。; 适合人群:电力系统、能源互联网及相关领域的高校研究生、科研人员以及从事电网安全分析、风险评估的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估;②支撑N-k故障场景的自动化筛选与关键脆弱环节识别;③为电网规划、调度运行及应急预案制定提供理论依据和技术工具;④服务于高水平学术论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建细节,重点关注双层优化结构的设计逻辑、故障传播路径的建模方法以及场景削减技术的应用,建议在实际电网数据上进行测试与验证,以提升对模型性能与适用边界的认知。
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