相聚离开都有时候范文第1篇

面对离别总是十分无奈，各奔前程时有发生，自己也在为未来奋斗着，其他人的离开就更能理解了。相约有时间去你那看看，有机会再相聚，有可能的话常联系，事实是很多时候连身边的事情都处理不完，相聚相见遥遥无期。

有些时候浏览群里的聊天记录，成了了解对方近状的途径，在繁琐的日常中，可能没办法时时参与大家的交谈，但从翻看聊天记录可以知道有没有什么重要的事情，并在群里留言回复。

分享也许是一种相处的方法，把自己经历的美好，分享给朋友，大家开一下玩笑，做一些品论，提一些建议，偶尔相约一起去做一件事。

其实很多时候相距并不是太远，偶尔的相聚就显得很愉悦了，没有什么特定的事，聚在一起聊聊天，出去走一走，免不了搓一顿，在去往饭馆，等待上菜的时间都显得十分开心。

短暂的相聚充满着欢欣喜悦，离别也不再失落，相约有时间再聚，感觉那一天不会太久一样。

相聚离开都有时候范文第2篇

【关键词】 OPTICS 聚类算法 网络流量

引言：随着科技的逐渐发展，越来越多的人们开始走向互联网时代，随之而来的是网络业务的繁多。为了能提高网络的服务质量和服务的速度，更多的研究与如何构建客户关心的服务为起点的新型的网络构架。不一样的业务内容，需要不同的服务水平，而网络流量是对客户的运动进行记录和报告的重要的一项东西。进行流量分类的研究，可以让网络的每个业务内容有不一样的服务内容，这样可以使网络或者某些系统进行快速的业务布置，以此提高网络的承受能力，同时改变网络的服务质量。

一、OPTICS算法

本文首先将域数据流特点有关系的信息相结合，然后在对其采取方案，但是各个网络流的内容不同，那么在对其进行分析的时候要将数据包的特征进行检测，就会发现不同的数据包流量。根据上述的一些特点，在对数据包进行抽选的时候，选择深度的检测进行识别。根据图1所示，要想获得更多的特点向量，就要使用OPTICS算法进行聚类，然后对无法识别的数据更具聚类算法将其分类到相应的业务当中。

二、改进的OPTICS算法

1、改进算法思想。OPTICS聚类算法不是根据参数值进行运算，而是对数据对象的顺序进行排列，在每一个业务当中，数据都根据核心距离和可达距离进行排列，在依据其数据点的稠密度进行聚类，这样可以完成自动与互动的聚类解析。这种算法的对象是随机筛选的，以他为起点，朝着最密集的地方发展，最后将所有的数据排列整齐。以OPTICS算法收藏对象的核心距离以及可达距离，随机聚类，然后根这些的参数金额Min P ts不敏感进行收集。在这种策略的奠基上，对对流量特点进行算法的调整，由此形成了OPTICS聚类算法。根据第一个数据流为基础，计算一他未开始向后的所有数据流与第一个特征向量的可达距离，并确定数据点的方位；同时记录距离基础点的每个数据位置，经过这些计算之后，将相同距离的数据流放到一起，在将其他的有落差的放在一起。

2、算法步骤。提取完信息流之后，根据其产生的向量，类似一个空间的数据点，通过它对OPTICS进行改进，如图2所示。1.将向量作为开始，和核心。2.计算新的数据流的流向特征向量和基本点的向量之间的可达到距离，运用公式对其仅从确定距离的远近，设流量数据点Q的方向，是据点根据原始点的距离远近进行从低到高的排列顺序，并用公式对其进行向量距离的记录；3.同时运用数组CUN{N11，N12...}，N11表示激励原始点的最近的激励的特向向量的数量，N12是代表原始点的近距离的特征向量的数量；4.参考最开始的原始点数的DPI的聚类个数，对CUN{N11，N12...}进行分析，并确认和记录他的临界点。5.分别计算临界点和相邻的两种相差的数，然后在进行分析，对于边缘点的类似程度的大小进行分类，以此来完成聚类。选择每个聚类的中心数据点，并在该点上的最小数放到这个数据点上，到达完整的覆盖。

三、实验结果

为了证明这回总算发的实用性，在不同的时间和地点利用Netmate工具收集运营网络中的数据流，整理看多有完整的数据包的采集，Netmata工具可以算出属性特征，把相同的IP地址、源代码、目的地址/端号口等进行分组，分到一起形成1个流，然后运用DPI技术对采集到的数据进行识别。

针对这三组数据，可以看出具体的业务流70.63%、61.48%、85%，无负载的流量分别占总流量的16.7%、25.1%＼9.63%；识别不出的业务分别占总流量的8.36%、13.48%、9.64%，还有些业务是无法识别的，对其进行了加密。

从表2看出，DPI的初次检测，大部分的信息流都是可以确认的类型，但是对于加密的数据流量还是没有办法查看，但是运用了聚类算法之后就可以对其分类，OPTICS聚类算法可以进行分类和改进，下面的表3、4是运用聚类算法后的答案，通过这两个表格可以看出改进后的OPTICS一种算法上有所提高。

结论：本文运用的方法是之前使用过的DPI技术，他对数据流进行检测识别，然后进行辨别数据流的业务类型，为以后的聚类个数进行指导。对未识别的数据流，通过OPTICS算法进行聚类，从而对无法识破的数据流的业务类型进行识别，到该方法的最后阶段，聚类算法不在因为人为因素和之前的聚类中心和数据顺序的干扰。这个方法在之前的识别业务类别的时候可以为以后的聚类有个良好的奠基，还能检查出这种方法的有效性和稳定性。

参 考 文 献

[1]张建伟 王玲艳 姚云磊 一种基于OPTICS聚类的流量分类算法[J] 2012.11

相聚离开都有时候范文第3篇

10月1日我们来到深圳与爸妈相聚，这7天过的真快，因为快乐，所以觉得时间过得飞快，而让人回味无穷。在离别时的那一刻……

在离别的那一刻，我心中回忆这几天发生的事情，心里洋溢着快乐的滋味，在走出这个房间的时候我看着这里的每一件东西,这里的每一件对我来说都是珍贵的，因为每一件东西都有值得令我怀念的事情，在离开这段路的时候，我曾多次回望。因为离开这里要有一段时间才能回来，才能相见，只能回忆，只能在电话里相问。在走上汽车的那一刻，我心里满是依依不舍的感觉。

相聚是快乐的，离别是伤心的，这个世界上有相聚也有分离，有快乐也有伤心，只有去体会，才会明白其中的乐趣，只有去适应才是最好的办法。

相聚离开都有时候范文第4篇

你走了，我们都很伤感，我们第一次这样的哭过。

哭的不是你的离开，因为我们知道，尽管你离开了我们班，我们依然能够看到你。

哭的是你不曾给我们说过你要离开。

作为你的妹，我真的把你当成我最好最好的哥，你要离开，你却不给我们说，你知道这样我们会有多么的伤心吗？

你就不把我们当朋友，更不把我们当妹，是吗？

或许，你是为了我们不要太伤心才不告诉我们的，但是，你知道当我们后来知道你离开的时候，会更伤心吗？

冰说她还来不及给你说你们还是朋友，你就离开了。为什么相聚就一定要有离别。

雨阳说你还没有教她打篮球就离开了

我们才刚刚相聚，就离别了吗？哭了，我真的哭了，我第一次为了一个人而哭。

和他分开的时候，我没有哭。

小学毕业的时候，我没有哭。

这一次，我是真的哭了。

我们都哭了，我，雨阳，冰，源。

恩，现在，我不哭了。

告诉自己

不要哭。

或许有一天我也离开了这个班，

我只想默默的离去。

但是，

或许因为你，

我不会离去了。

因为

我知道默默离去给朋友的痛苦。

四哥，祝你幸福。

相聚离开都有时候范文第5篇

有人突然间冒出一个问题：每一个家族的聚会，10年间原班人马都在吗？都是这样坚持着的吗？当然，这有何难！年轻人答话。再想一想吧？如果说有变化，那就是阵容扩大了多了小外甥，多了某某的女朋友……你怎么会如此问？提问者说，他母亲去世了，所以家庭聚会再不会有原班人马了，也再不会有原先的欢愉。经提问者这么一说，气氛凝重起来。周遭的人竟然都想到了自己家庭的诸多沧桑，或者是直系的祖辈，或者旁系的叔伯，甚至就是手足的同胞，竟然已经从大聚会中永久地离席。10年只是一个约数，但是那一句“年年有今日，岁岁有今朝”的吉语，总有戛然而止的时候。坡之所以会写下“但愿人长久，千里共婵娟”的名句，多少也是对“人有悲欢离合，月有阴晴圆缺”的无奈。

这还只是关于生命团聚的分合，树高了要分杈，人久了会离散。事实上，10年的团聚饭，10年的好友会，吃着吃着，或许还是原班人马，味道却已经变了很多，言语之间不再是暖胃的绍兴酒，而是酸溜溜的镇江醋；不再是亲密无间的手足情，而是自鸣得意的精算师。曾经看到过从饭店里吃了年夜饭出来，两兄弟说着说着就打了起来，骂娘的脏话也一起跟进；也曾经看到过几个兄弟般的朋友居然拍案而起拂袖而去；团聚饭吃成了一部无聊的电视连续剧。10年前的相濡以沫、坚如磐石是真的，10年后的冷眼相对、分道扬镳也是真的。

看一下自己和周遭的关系，越是有双边利益、双边感情的关系，改变的可能性越大，不必说老同学的感情最坚固，看似亲密无间，一旦有功利切入，也很难说难聚难舍。

于是就有无名网友为情意呐喊：“能牵手的时候请别只是肩并肩，能拥抱的时候请别只是牵手，能在一起的时候请别轻易离开。”非常煽情，但是在传播过程中，初衷变得功利：“发给你最好的9个朋友，你会幸福的……”就这样，朋友变成了筹码。