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逃离东北两整年
一苇渡江694
领域专家: C/C++技术领域
2017-10-08 08:20:08
“你说你想在海边买一所房子
和你可爱的松狮一起住在那里
你会当一个心情杂货铺的老板娘
随着心情卖着自己喜欢的东西”
最近喜欢听这首《玫瑰》。
2015年10月5日,来到北京,开始。
2016年10月7日,逃离东北一整年,记录来北京一年的感受。
2017年10月,就轮到了《逃离东北两整年》。
不知道什么时候是终点,三年、五年、十年……
岁月似箭,恨自己不再年轻
“老冉冉其将至兮,恐修名之不立.”
这一年,感悟最多的就是眼看着奔三,惶恐不安。多想自己是刚毕业二十四岁的样子,深圳、上海、杭州、西安,每个地方工作半年到一年,年轻任性,体验不同的工作环境,找到一个安放自己的城市。
杭州的a公司打电话,问有没有想过去杭州工作?当时所有的思考都是去杭州家庭怎么办,离老家更远了怎么办,不适应江南的生活怎么办,而不是关心这个职位,以后的职场发展等。如果此时24岁,去他大爷的这么多顾虑,有机会就要去试试。
马化腾对产品经理说:你没错,你只是太老了
一群95年出生的人大学已经毕业步入职场,一群97年出身的人已经开始实习。1997年,啊?不是香港回归的那年吗,怎么感觉没过几年呢,二十年真的这么快吗?!多少人跟我一样,觉得1997是十年前。
满心厌恶,但目前还是离不开它
“在这高墙里,刚开始你会讨厌他,慢慢地你会习惯他,再后来你就离不开他了”
总有同学问我愿意在北京吗?
我说还可以吧,可能人越大越虚伪吧。
其实呢,每天地铁挤到腰疼,西二旗站涌上来的洪荒之力可不是一般人能忍受的,那叫一个无奈。
加班,下雨天,三倍甚至五倍的价钱也打不到车,那叫一种绝望。
有时候累了,放纵下自我,打车不挤地铁,结果堵到你心塞,还不如坐地铁快,那叫一个焦急。
租房,搬家,房东卖房,再租房,再搬家,那叫一个折腾。
北京的房价,呵呵。
别人问我打算在北京买房吗?
我说还没有连续缴纳五年社保,没资格买房。
其实呢,是穷,买不起。
此时,你千万别骂我矫情,既然北京这么多讨厌的地方,干嘛不离开?
经常说等东北的经济好一点,互联网氛围浓一点,拼爹的少点,就滚回老家。
坚持下去,不仅仅是为了钱
......
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逃离东北两整年
“你说你想在海边买一所房子 和你可爱的松狮一起住在那里 你会当一个心情杂货铺的老板娘 随着心情卖着自己喜欢的东西” 最近喜欢听这首《玫瑰》。 2015年10月5日,来到北京,开始。 2016年10月7日,逃离东北一整年,记录来北京一年的感受。 2017年10月,就轮到了《逃离东北两整年》。 不知道什么时候是终点,三年、五年、十年…… 岁月似箭,恨自己不再年轻 “老冉冉其将至兮,恐修名之不立.” 这一年,感悟最多的就是眼看着奔三,惶恐不安。多想自己是刚毕业二十四岁的样子,深圳、上海、杭州、西安,
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luciferisnotsatan
2017-10-09
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别人问我打算在北京买房吗? 我说还没有连续缴纳五年社保,没资格买房。 其实呢,是穷,买不起。 此时,你千万别骂我矫情,既然北京这么多讨厌的地方,干嘛不离开?
这个不能说明lz穷。能5年自己在北京(现在的价格)买房的,那是很成功的人了。
把分全给哥
2017-10-09
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春风醉
2017-10-09
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LZ还年轻哪!干几年再说吧。
逃离
东北
一
整年
逃离
东北
一
整年
260727_applecareone_au_pn 2.pdf
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文章复现非线性值迭代自适应动态规划(ADP):离散时间非线性系统的策略迭代自适应动态规划算法研究(Matlab代码实现)
【文章复现】非线性值迭代自适应动态规划(ADP):离散时间非线性系统的策略迭代自适应动态规划算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文详细介绍了非线性值迭代自适应动态规划(ADP)在离散时间非线性系统中的应用,重点研究了策略迭代自适应动态规划算法的设计与实现。文章通过构建数学模型,结合Matlab代码实现了对非线性系统的控制策略优化,分析了算法在不同工况下的性能表现,并探讨了其在工程实践中的可行性和有效性。研究涵盖了系统建模、控制器设计、仿真验证等关键环节,旨在为复杂非线性系统的自动化控制提供新的解决方案。; 适合人群:具备一定编程基础和控制系统理论知识的科研人员或工程师,特别是从事自动化、人工智能、智能控制等相关领域的研究人员。; 使用场景及目标:①为非线性系统的控制问题提供有效的数值求解方法;②通过Matlab编程实践加深对自适应动态规划算法的理解;③推动ADP算法在工业自动化、机器人控制、智能制造等领域的应用研究; 阅读建议:建议读者结合Matlab软件进行代码复现,深入理解算法细节,并尝试将其应用于其他类型的非线性系统中,以检验算法的普适性和鲁棒性。同时,鼓励查阅相关文献,进一步拓展对该领域前沿技术的认识。
倪海厦紫微斗数 源码更改
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基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了基于粒子群算法(PSO)优化K-means聚类的居民用电行为分析方法,并提供了完整的Matlab代码实现。针对传统K-means算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的问题,引入粒子群算法进行优化,利用PSO的全局搜索能力来寻找更优的初始聚类中心,从而提升聚类的准确性和稳定性。研究以居民用电数据为对象,通过PSO-Kmeans方法对用户的用电模式进行分类,旨在更精确地识别不同类型的用电行为,为电力公司的精准营销、需求侧管理和个性化服务提供数据支持。文中详细阐述了算法的实现流程,并通过仿真实验验证了该方法相较于传统K-means的有效性。; 适合人群:具备一定数据分析和机器学习基础,对智能优化算法和电力系统数据分析感兴趣的科研人员、研究生及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于居民用电行为的精准分类与模式识别;②解决传统聚类算法初始值敏感和局部收敛问题,提升电力大数据分析的准确性;③为电力需求侧管理、负荷预测和制定差异化电价策略提供技术支持。; 阅读建议:此资源结合了理论算法与Matlab代码实现,建议读者在理解PSO和K-means算法基本原理的基础上,动手实践所提供的代码,通过调整参数和分析运行结果来深入掌握该混合优化算法在实际数据处理中的应用效果。
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