科幻小说开头怎么写吸引人（小说开头怎么写吸引人）-爱问教育

会操，读音为huì cāo，汉语词语，意思是会合举行操演。该词是一个军事术语，古今语意不同，在清朝末年，又称为秋操、大操，意指新军的军事演习，在今天，专指军队的队列训练。出处：《大辞海·军事卷》：“会操：集中部属对已训课目、内容进行的操演。多用于队列训练，目的是检验训练效果，相互观摩，交流经验，取长补短，共同提高。通常由连、营、团级单位组织实施，并组成评判组，按指定的单位或个人顺序轮流操演，结束后进行讲评。”造句：1、每天早晨，同学们在操场上会操。2、我今天感到非常高兴，能够以检阅官身分出席这次结业会操。3、我非常高兴出席今天的结业会操，再一次以检阅官的身分，与入境处的结业学员见面。

地球：异星入侵

在那个普通的夏日傍晚，杨辉正在准备晚餐，电视机的声音在厨房里回荡，报道着最新的外星人入侵事件。世界陷入了疯狂，人们不知所措，政府无能为力。这一切都像是一个无法醒来的噩梦。 突然，一颗核弹从天而降，目标正是杨辉所在的市区。他只有几秒钟的时间反应。杨辉瞬间决定，他不能坐以待毙。他快速穿过厨房，冲向街头。 核爆的冲击波席卷了整个城市，碎片四溅。杨辉被掀翻在地，耳朵嗡嗡作响，眼前一片模糊。但他没有停止，他挣扎着站起来，继续向前走。 城市已不再是那个城市，曾经的熟悉化为灰烬。到处都是瓦砾，废墟中充斥着死亡的气息。杨辉没有时间沉浸在悲痛中，他知道他必须活下去。 然而，面对城市的废墟和死亡的气息，杨辉感到了绝望和孤独。他不知道他是否能够生存下去，他也不知道他应该怎么做。他的心中充满了困惑和恐惧，他的世界似乎瞬间崩塌了。 但是，就在他准备放弃的时候，他听到了一个声音。这个声音来自一个被困在废墟中的小女孩。她告诉杨辉，她害怕，她不知道该怎么办。 杨辉瞬间明白，他不是一个人在战斗。他知道，他必须为了这个小女孩，为了所有像她一样的人，生存下去。他不再是一个普通的家庭男人，他变成了一个领袖，一个英雄。 于是，他开始努力寻找食物和水源，他帮助小女孩清理伤口，照顾她。他们一起在废墟中寻找生存的希望。他用他的行动告诉小女孩，他们不会放弃，他们会一起战胜这场灾难。 在这个过程中，杨辉体验到了生命的脆弱和坚韧。他明白了什么是真正的勇气和毅力，他知道了什么是真正的生存。他的行动激发了周围人的力量，他们也开始寻找生存的希望。 最终，杨辉和小女孩以及其他一些幸存者一起努力生存，他们建立了一个临时的避难所，保护彼此免受辐射和未知的危险。他们用他们的勇气和智慧创造了一个小小的生存空间。 在这个普通的夏日傍晚，杨辉和小女孩在废墟中寻找生存的希望。他们的故事告诉我们，即使在最黑暗的时刻，生存的希望依然存在。只要我们不放弃，不失去信念，我们就有可能战胜困难，生存下去。 在避难所里，他们相互照顾，相互扶持。杨辉和小女孩不再是孤独的幸存者，他们成为了一个团队的核心。他们的勇气和坚韧鼓舞着其他人，使大家相信，只要不放弃，就有可能战胜这场灾难。 然而，生存的路途并不容易。食物和水源变得越来越稀缺，辐射也越来越严重。他们必须不断地寻找新的资源，才能维持生命。在这个过程中，他们遭遇了各种困难和危险，但他们从未放弃。 杨辉意识到，他们不能一直待在避难所里。他们必须寻找更安全的地方，寻找一个有可能摆脱这场灾难的地方。于是，他带领着大家，向着未知的地方前进。 他们穿越了废墟，穿越了辐射区，最终找到了一个相对安全的地方。这里有足够的食物和水源，有可以遮蔽阳光的树木，有可以遮风挡雨的洞穴。他们终于找到了一个可以暂时安心生活的地方。 在这个地方，他们重新开始了生活。他们种植蔬菜，捕猎野兽，制作工具。他们建立起一个新的社会，一个适应生存的社会。他们共同面对困难，共同创造未来。 杨辉的故事告诉我们，即使在最黑暗的时刻，生存的希望依然存在。只要我们不放弃，不失去信念，我们就有可能战胜困难，创造奇迹。

《三体》读后感-csdn博客

内容概要：本文详细介绍了如何结合鲸鱼优化算法（WOA）和深度极限学习机（DELM）构建回归预测模型。首先，文章解释了鲸鱼优化算法的基本原理，这是一种受座头鲸群体狩猎行为启发的元启发式优化算法。接着，阐述了深度极限学习机的工作机制，它结合了极限学习机的快速学习能力和深度学习的层次结构。随后，文章展示了如何使用时间窗法处理数据，并构建自动编码器和极限学习机的具体步骤。特别地，文中详细描述了如何利用鲸鱼优化算法优化自动编码器的输入权重与偏置，从而提高模型的预测性能。最后，给出了完整的代码实现，包括数据预处理、模型构建、优化和预测等环节。 适合人群：具备一定机器学习基础的研究人员和技术开发者，尤其是对时间序列预测感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要高精度回归预测的任务，如金融数据分析、能源消耗预测等领域。主要目标是通过优化模型参数，提高预测的准确性。 其他说明：本文提供的代码示例详尽且易于修改，用户只需替换自己的数据路径即可复现实验结果。同时，文中还提供了调参的小技巧，有助于进一步提升模型表现。