爱一个人可以爱多久

博客围绕爱一个人能爱多久展开,作者回忆与对方两年的感情经历,提及诸多记忆画面,如雪中拥抱、大风中树梢摇摆等。虽感情流逝,但记忆深刻,认为爱和感觉能与生命灵魂融合时,一瞬也是不朽,无法承诺未来,相信灵魂共鸣的爱会融入生命历程。

发信人: dire (红鞋子), 信区: Love
标 题: 爱一个人可以爱多久
日 期: Wed Sep 4 23:23:23 1996
发信人: 001.bbs@bbs.ncic.ac.cn (我的太阳),
   信区: Love
   标  题: 爱一个人可以爱多久
   发信站: 国家智能机中心曙光站 (Mon Jun 10 21:53:52 1996)转信站: SMTH!sunrise.pku.edu.cn!emerald.ncic.ac.cn!ncicbbs

 

           此刻于这样的夜晚坐在鹅黄色的灯下,而窗外的春寒之夜,你也许就在楼下的某个角落远远地望着这透着柔和光线的窗。你站在这样冷而大的风里,心里想些什么我已经无动于衷了,当那一段痛苦得使人痉挛的日子真正过去的时候,剩下的时间,处理自已以往的心情就象处理一些旧物品,旧照片。将它们整整齐齐毫无表情地放进一个箱子锁起来推进床下时,甚至不愿再看它们一眼。心犹如大风过后的湖面,对照之下的宁静显得呆滞、麻木、漠然,走出来仿佛是一瞬间的事情。这样不可思议地忽然平静下来之后去看以前拼尽全力也走不出的漩涡似乎不可思议。
          从开始到结束是两年的时间,两年之后感情世界乾坤倒转,对于相信永恒的人来说是太善变了。你大声地怀疑可以流逝的东西是不是曾经真过,可以流逝的东西是不是值得珍惜。你这样问的时候,我的眼泪就下来了。我心里明白,可我不愿说什么。时光在我们的身后逶迤,我也不需要说什么。夜,愈深愈静,一如心情。风声偶尔呼啸着从窗外掠过。我站起身,走到靠窗的床边坐下。窗户紧闭着,窗外必定是黑黝黝的一片。然而我却想冬天白昼里窗外大风时的情景,楼外不及窗台高的松树尖尖的树梢在风中使劲摇摆;或者我可以象这样在黑夜里回忆白昼一样子心境平淡的时候去做往事的钩沉。
           白昼里尖尖的树梢在风中摇摆的样子悄然地印刻于我的脑海。于是我又想起久别之后的那个雪夜里你湿透了的等待和拥抱。雪簌簌地从我们头顶落下,凉凉地融化在我的脖子里。当我从你温暖的怀中仰起头望天的时候,雪花摇摇曳曳从天空飘落的样子在刹那间便成为我生命中的一个永久的画面。我坐在夜里的床边,内心控制自已不去想任何事情的时候,冬日白昼里干燥寒冷的大风使窗外那棵松树尖尖的树梢不停摇摆的情景却固执地在我的脑海中出现。它这样深刻顽强地在我的记忆中停留下来,为什么?那一棵可以很轻松地就能找到千万棵的与它相似的树,枝叶载满了灰尘没有一些生气的样子为什么总令我难以忘怀?我无心去寻找答案,因为我感觉到此刻你的目光就落在与我一帘之隔的玻璃窗上。你在怀疑。紧接而来的便是可怕的否定,那种将所有的过去狠狠地打上一个红色的巨大的“×”式的否定,那种可以在我的心上留下一个同这“×”号一样伤口的否定使我感到恐惧,使我不由自主地想到光阴荏苒之后的许多年里,当我在金色黄昏或皎然如水的月夜里温情地想起自己曾经的爱恋时却被这否定的冷剑残酷袭击的痛苦。否定之后是遗忘,尤其是另一个女子占领你另一半世界的时候。即使净净地抛却往事是你力所不能及的。你也决不会象我一样地在许多年后邀人遐思的情境中回忆起这年纪的事情。你早已漠然了。可是我忘不掉,就象忘不掉那个用燃着的烟头烧灼自已试图以肌肤之痛减轻精神之痛的孤独的夜晚。有你存在的时光便如这伤痕,永远烙在我记忆的肌肤上。几千里地之外的你不会知道被金箭和银箭同时射中的心被撕裂的疼痛。我忘不掉,永远忘不掉。我深信一个情景成为一个人记忆中永久的画面有着深刻的原因。冬日大风里尖尖的树梢,二十年前我还是个三岁孩童时,高原铺着油毡的临时住房的房顶,七八年前黑暗小厨房里的一个装盐的小瓷坛……没有刻意地记住,它们却留在我的大脑中。它们必定因了什么触动了我,而且是在意识游不到的地方。我不用太小心地在记忆中保存它们,它们就可以随时在我的脑海中出现。这种情形于现在于将来都是如此。而你的身影呢?我们曾一整天地呆在一起,我们曾说过很多话,我曾看过你的很多表情,我曾在很多种不同的光线里端详过你,然而此时我坐在黑夜的床边回想你的时候你却成为一个无形无体的魂魄盘旋于我的四周,甚至在那个拥抱着的雪夜,你仍然是虚无的,只有因为拥抱而感觉到的自已的身体和天空播摇曳曳飘落的雪花是实在的。你的魂魄游荡于我的精神世界,那样放肆地无拘无束地碰撞最符合我生命本质里长久地被理智压抑的东西。尽管灵魂的马只做了一次短暂的奔跑,然而这在我的生命里也许是唯一的一次了。想迎你的目光对你说:“不是所有流逝者都以虚假为根源。”记忆将追随我以至生命的终点。而被你魂魄缠绕的青春将永远是我生命里的青春。或者某一天人的魂魄也淡了,散去了,留给我的仍还有青春不变的感觉,就象那尖尖的树梢所象征的寒冷和孤独贯穿着我每一个向窗外眺望的日子,也使我在每一次的寒冷和孤独里想到树梢的柔韧和向上的不屈一样。生命从头至尾都是一种感觉。它常使我在想到这一点的时候忘却了世界和肉体。某些时候我诧异自已的存在,但我却从来不怀疑自已的爱和感觉。当这爱和感觉能与生命和灵魂融合的时候,纵使它的出现只是短短的一瞬,这一瞬也是不朽的,它能够附着一个人一生的记忆。爱一个人可以爱多久?我无法回答。未来是太远的事情,我不能给你以未来的承诺。同时时间和空间有时会使人的心灵发生一些出乎意料的变化。我只能伸出现在的手抓住此时此刻每一种生命的体验。你的祈求和等待不能挽留必将流去的情感,正如水草不能挽留流淌的河水。一个人必定要归属于某种环境,一些事情也必定要归属于某段时光。我不能承诺什么。但我相信因灵魂的共鸣而相爱的感觉随着灵魂的存在而存在,不可抗拒地融进了整个生命的历程。或许很多年后,我们会各自牵着自己孩子的孩子邂逅于某个落日余辉的傍晚。我们在风中颤动的白发会使我们忽然忘却了恩怨相视而笑。我深信那挂在嘴角上的笑容必定隐藏着灼伤的青春的痕迹。
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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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