懒惰

摘要： 经常听到有人问:“现在考研晚不晚?”“现在学画画晚不晚?”“现在读书晚不晚?”提出这些疑问的人,往往懒惰、拖延,不去行动,但看到行动起来的人已经开始享受成果时,他们还会问:“我现在做晚不晚?”日本有一位名叫春水上行的人,郁郁寡欢,一直不得志。他从小就喜欢文学,很想从事写作,可是大学毕业后,一直在医院工作,这让他感到很别扭。快30岁了,他不知该不该放弃医生这份职业去从事自己喜欢的工作。

摘要： 比特是一个懒惰的小伙子,只要能坐着,就不会站着,在其他事情上也爱投机取巧。师傅看在眼里急在心上,决定找个机会,给比特一个教训,叫他改掉懒惰的毛病。有一次,师傅带着比特去远行。路上看到一块小小的马蹄铁,师傅说:“比特,把马蹄铁捡起来。”懒惰的比特虽然听见了师傅的吩咐,但是假装没有听见,继续前行。师傅见了没有说什么,自己弯腰把马蹄铁捡了起来。

摘要： 事实上,没有任何习惯是与生俱来的,每个习惯的养成都需要反复挣扎。我们只有一个习惯是天生的一一“懒惰”。无论成人还是儿童,懒惰都是天经地义的一谁都得经历那么一个或长或短“衣来伸手饭来张口”的时期才可能长大。然而,没有人可以总是“随心所欲”。马克·吐温曾说过“保持身体健康的唯一办法,就是吃点你不想吃的,喝点你不想喝的,以及做点你不愿做的事情。”生活亦是如此,节制即是高级,一个习惯改变终身。

摘要： 网上有个问题:“你见过最不求上进的人是什么样子?”一条高赞回答是:“凡事总是先从别人身上找原因、挑毛病”。生活中,我们最大的对手其实是自己。遇事能自省、寻根源、求突破,能够战胜自己,才是一个人获得成长最好的方式。战胜自己的懒惰。懒惰,你以为是安逸闲适,其实是消沉倦怠。一个人无论能力多大,一旦懒于思考、懒于行动,再好的想法也只是美丽的幻象。能让人有所收获的,从来都是有效的行动。

摘要： “懒惰”听人类说它比“贫穷”更讨厌,常常不服气地嘀咕:“这种说法不合理!”一天,“懒惰”忍不住生气地对人类抱怨:“贫穷的人只能靠勤劳工作改变命运,每天都活得很辛苦。而懒情的人不一样,一直过着舒服的日子,谁不羡慕呢?‘贫穷''拿什么跟我比?我在您的眼里为什么如此不堪呀?”

摘要： 在一个小国家,有位懒惰的胖胖国王。他每天狼吞虎咽许多甜点,然后窝在毛茸茸的躺椅里发呆一整天。这天晚餐后,国王学得困了。“吃这么饱,好困哦,我该上床睡觉了。”国王摇摇晃晃走进卧室,一位仆人小心翼翼地对他:“陛下,您该刷牙了,您已经好几天没有梳洗了。”

摘要： 爆冷节目一开始就不被看好的选手2020年8月22日,B站自制综艺节目《说唱新世代》上线开播。北京市昌平区的赵海生参加了这个节目。赵海生的名字太普通了,普通得让人记不住,相反他给自己起的艺名“懒惰”日后倒是红了。懒惰出生于2000年5月14日,今年20岁。懒惰因为家境贫困,被纳入低保家庭户。

摘要： 从前,在一个小村庄里,一个叫杰克的懒惰男孩和他的母亲住在一起。他太懒了,整天什么事都不干。他的母亲在镇上做女佣,为自己和儿子赚钱。人们开始叫他“懒惰的杰克”,杰克的母亲很生气,她很担心儿子。

摘要： 比尔·盖茨曾说过,自己更喜欢懒惰的人,因为这些家伙总是能够找到简单的方法。美国佛罗里达州某大学的研究者们通过实验证明,懒惰是高智商的表现。科研人员说,勤劳的人将更多时间用于劳动,用在身体活动.上,因为他们需要借此摆脱无事可做的处境,而高智商的人则不会感到无聊。

摘要： 在脱贫攻坚决胜阶段,“懒惰的穷人”被认为是最后的“障碍”,多以“内生动力不足”来简单定义这一群体.学术界需要突破“素质贫困”“文化贫困”和“精神贫困”的限制,尝试运用新的分析框架采解释贫困的发生.“懒惰的穷人”是在世界社会经济体系中形成的具有道德劣势的人格主体,并已经在我国的道德话语中扎根.在本文的解释语境中,穷人并不是因“懒惰”而致贫,这背后存在着自然生态环境限制、区域经济环境影响、结构性困境、制度依赖、贫困文化、家庭与个人等诸多因素.但是这部分低收入群体却在新自由主义和现代性的要求下,成为具有道德缺陷的“懒惰的穷人”.依靠“精神扶贫”对“懒惰的穷人”进行“扶志”远远不够,相关研究和国家政策应致力于破解结构性困境,探讨制度建设,防止道德污名化.

摘要： 本文中描述了生成并且辅助管理模板(预先生成的用户可定制的自动化工作流)的方法、系统、装置和计算机程序产品，这些模板可以用于在自动化工作流开发系统中容易且有效地开发自动化工作流。确定工作流步骤库中的多个工作流步骤。自动生成一个或多个工作流模板。每个自动生成的工作流模板包括库中的工作流步骤中的至少两个工作流步骤的组合。将一个或多个工作流模板存储在模板库中。此外，可以确定与工作流步骤兼容的一个或多个工作流步骤。可以与第一工作流步骤相关联地显示所确定的一个或多个工作流步骤以供选择。

摘要： 本发明提供一种基于懒惰学习的高炉铁水质量自适应鲁棒预测控制方法，涉及高炉冶炼自动化控制技术领域。包括确定被控量与控制量；采集高炉生产历史输入输出测量数据构造初始数据库；构造查询回归向量，确定异常数据；从数据库中查询相似学习子集，选出最优学习子集，对异常数据进行处理；将最优学习子集作为训练集，建立预测模型；计算铁水质量指标参考轨迹，构造预测控制性能指标，得到最优控制向量；将最优控制向量发给底层PLC系统并调节执行机构，采集新一组高炉测量数据，数据预处理并更新数据库。本发明提供的方法可以有效的抑制输入输出干扰的影响并且克服异常数据的影响，将高炉铁水质量稳定在期望值附近，有利于高炉稳定顺行和优质高产。

摘要： 本发明提供一种基于懒惰学习的高炉铁水质量自适应优化控制方法，涉及高炉冶炼自动化控制技术领域，该方法包括：采集高炉生产历史输入输出测量数据；对数据进行预处理，并初始化数据库及相关参数；利用懒惰学习方法建立铁水Si含量局部线性预测模型；根据铁水Si含量提前多步的预测值和参考值构造控制性能指标，利用二次规划算法计算最优控制量；将最优控制量发给执行机构，采集新一组数据，数据预处理，更新数据库。本发明提供的方法可以将高炉铁水Si含量稳定在期望值附近，具有跟踪性能好、抗干扰性强的优点，能够有效地提高产品质量、降低生产能耗。

摘要： 本发明实施例提供的基于懒惰分层的电力系统下三角方程组求解方法和系统，所述方法包括：获取描述输电网络状态或描述设备运行情况的方程组在迭代求解过程中修正方程对应的稀疏矩阵；对所述稀疏矩阵进行LU分解得到下三角矩阵，并通过懒惰分层算法对所述下三角矩阵进行分层：对下三角矩阵中的每个节点i，若节点i没有子节点，则设置节点i的层编号e

摘要： 本发明公开了一种面向多核并行程序的确定性懒惰释放一致性实现方法，步骤包括：在多核并行程序初始化时为各个线程分配独立的地址空间，进程的虚地址空间划分成页面统一管理，将多核并行程序进程的每个线程通过页表项映射至指定页面的一个版本，为多核并行程序的每个线程设置初始向量版本号并维护一个向量时钟，利用同步语句划分为执行切片；在多核并行程序运行后，如果在执行切片中线程第一次修改页面或者线程同步时导致版本合并时，针对线程访问的页面生成新的向量版本；在执行切片开始时，为线程选择符合DLRC内存一致性的页面向量版本。本发明能够解决采用内存修改传播算法在空间上和时间上的开销问题，缩小内存空间使用，减少内存读写次数。

摘要： 本发明属于数据工程技术领域，公开了一种结合懒惰学习和急切学习的层次特征选择方法及系统，所述结合懒惰学习和急切学习构建层次特征选择方法结合懒惰学习和急切学习构建层次特征选择算法LE‑HFS；通过两类互补方式的融合改进层次特征选择；LE‑HFS在懒惰学习和急切学习过程中分别使用LazyR和信息增益作为相关性度量，从不同的相关性角度进行综合性特性选择。本发明结合懒惰学习和急切学习的层次特征选择方法，通过两类互补方式的融合来改进层次特征选择，可以从不同的相关性角度进行综合性特性选择，LE‑HFS可以更好地消除层次冗余，从而显著的提高层次特征选择的精确性和稳定性。

摘要： 本发明提供一种基于懒惰学习的高炉铁水质量自适应优化控制方法，涉及高炉冶炼自动化控制技术领域，该方法包括：采集高炉生产历史输入输出测量数据；对数据进行预处理，并初始化数据库及相关参数；利用懒惰学习方法建立铁水Si含量局部线性预测模型；根据铁水Si含量提前多步的预测值和参考值构造控制性能指标，利用二次规划算法计算最优控制量；将最优控制量发给执行机构，采集新一组数据，数据预处理，更新数据库。本发明提供的方法可以将高炉铁水Si含量稳定在期望值附近，具有跟踪性能好、抗干扰性强的优点，能够有效地提高产品质量、降低生产能耗。

摘要： 本发明提供一种基于懒惰学习的高炉铁水质量自适应鲁棒预测控制方法，涉及高炉冶炼自动化控制技术领域。包括确定被控量与控制量；采集高炉生产历史输入输出测量数据构造初始数据库；构造查询回归向量，确定异常数据；从数据库中查询相似学习子集，选出最优学习子集，对异常数据进行处理；将最优学习子集作为训练集，建立预测模型；计算铁水质量指标参考轨迹，构造预测控制性能指标，得到最优控制向量；将最优控制向量发给底层PLC系统并调节执行机构，采集新一组高炉测量数据，数据预处理并更新数据库。本发明提供的方法可以有效的抑制输入输出干扰的影响并且克服异常数据的影响，将高炉铁水质量稳定在期望值附近，有利于高炉稳定顺行和优质高产。

摘要： 本发明实施例提供的基于懒惰分层的电力系统下三角方程组求解方法和系统，所述方法包括：获取描述输电网络状态或描述设备运行情况的方程组在迭代求解过程中修正方程对应的稀疏矩阵；对所述稀疏矩阵进行LU分解得到下三角矩阵，并通过懒惰分层算法对所述下三角矩阵进行分层：对下三角矩阵中的每个节点i，若节点i没有子节点，则设置节点i的层编号e

摘要： 本发明公开一种基于半懒惰学习的图流链路预测方法，在数据挖掘、机器学习、深度学习和概率论等方向，链路预测问题已经有很多有深度和广泛研究，并取得了不错的结果。在真实环境中，图的规模非常巨大，并且图是一直快速的在变动与衍进，在最近几年的研究中称为图流模型。然而，由于算法与硬件的限制，目前的链路预测方法不能有效的解决在图流数据。因此在图流模型下迫切的需要一种能够在线的高效的链路预测方法。本文结合相对高效的基于局部信息相似性的链路预测方法，提出一种半懒惰学习的在线学习算法，在理论保证下，可以有效的解决图流的链路预测问题，并对真实环境中图流数据集做了实验，实验结果最后证明了本发明提出方法的准确性与高效性。