杂谈

逆行者

最近一段时间发生了挺多的事情。哦,最近是指新冠肺炎发生以来~过年已经回到家后,特别关注疫情的发展,每天不辞辛劳的辨别着信息的真假。过完年后的初五左右,感觉事情不妙,就打算提前回到北京。于是把之前买的票又退了,然后再买再退,再买......

终于把去的时间确定了,然后就是约车。那会儿已经慢慢变的严了,结果邻村平时做出租车生意的好说歹说都不送,怕我是因为可能被感染了然后往外走......后来我是被我姑父送出去的。。那会儿的路已经被雪封住了,不过旁边还能让车辆勉强通过。在我二姑家住了一晚上,第二天早上去高铁站。原本已就提前近4个小时了,结果进安达市需要测温排队,那队伍叫一个长,有多长?那么长~~排队一小时,前进10大步(估计15米),还被旁边的车插队。眼看着按照这个速度高铁就赶不上了,然后旁边的两列队伍发生剐蹭,我们终于排到测温区了。

顺利排队测温后,终于进入高铁站候车了,然后就上车了。结果大概在大年初五的时候,那辆开往北京的车就已经几乎满员了。我坐的是3个人的那排,陆续上来又下去三两人后,就只有我一个人了。期间吃了小桔子。嘟嘟嘟嘟嘟,就到北京了。在1月30日22:38时,发了下面的说说。

 

心中有一束光。

         远远的看见地铁开进来时照射出的光芒——黑夜中的光芒万丈!

 

即将12点的时候到了小区,登记完成后顺利进入住的地方。第二天,门口的门卫大爷按照我留的电话进行了回访。然后去挺远的超市买了挺多的吃的。哦,对了。我妈还给我带了东北的豆包和家里的肉。我们公司其实复工挺早的,然后居家隔离14天后就复工了。

受疫情影响,其实这两个来月效率并不好。【这个锅你不背也得背】。刚开始还是挺紧张的,后来慢慢就好了。然后工资受了些影响,然后整个人就变得焦虑。此时已经快小半年没去找宝贝鹅了,然后就去了。哦,对了,那会儿她们那已经可以堂食了。可能刚开始可以堂食,所以食材稍稍差了点。然后回了北京,然后又被隔离14天。隔离完成后,清明假期也结束了。

生活由琐碎组成,我用自己的热情粘合琐碎。

 

在家的时候,发现母上大人身体有恙,不能着凉。一着凉就会起包。我仔细问了下,结果是去年秋天就有了,一直没好利索。她们那一辈人是从贫苦过来的,甚至有些思想还让我很难理解。但这肯定不妨碍我爱她们。我爱她们的方式之一就是平时多视视频,唠唠家常,了解了解家里的物价水平,村里是否又有人又过世了......说到这里,就得提一下我家里对我的教育真的是很平和的,几乎不督促我学习,一切全靠自觉;小时候逼着我上学前班不算,那次虽然我被母上大人掐的不堪回首,但是我成功的没去上学。其实是去了几天,而且是奶奶全程陪护,奶奶现在已经不在了。我小时候一直是奶奶带大的。一直到现在有时我也感觉奶奶并没有离开我。

 

毕业即将三年,请追寻自己的心声。

生活要有目标的,而且要想尽一切办法去实现。否则现在做的很多事情都是挺没意义的。

生活给你的是一盘14块7的30个鸡蛋,而你却把它变成五彩缤纷的欢乐!

最后希望祖国强大,我也会尽自己的努力去建设祖国!

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内容概要:文章基于4A架构(业务架构、应用架构、数据架构、技术架构),对SAP的成本中心和利润中心进行了详细对比分析。业务架构上,成本中心是成本控制的责任单元,负责成本归集与控制,而利润中心是利润创造的独立实体,负责收入、成本和利润的核算。应用架构方面,两者都依托于SAP的CO模块,但功能有所区分,如成本中心侧重于成本要素归集和预算管理,利润中心则关注内部交易核算和获利能力分析。数据架构中,成本中心与利润中心存在多对一的关系,交易数据通过成本归集、分摊和利润计算流程联动。技术架构依赖SAP S/4HANA的内存计算和ABAP技术,支持实时核算与跨系统集成。总结来看,成本中心和利润中心在4A架构下相互关联,共同为企业提供精细化管理和决策支持。 适合人群:从事企业财务管理、成本控制或利润核算的专业人员,以及对SAP系统有一定了解的企业信息化管理人员。 使用场景及目标:①帮助企业理解成本中心和利润中心在4A架构下的运作机制;②指导企业在实施SAP系统时合理配置成本中心和利润中心,优化业务流程;③提升企业对成本和利润的精细化管理水平,支持业务决策。 其他说明:文章不仅阐述了理论概念,还提供了具体的应用场景和技术实现方式,有助于读者全面理解并应用于实际工作中。
### 智能车技术最新进展 智能车技术近年来取得了显著进步,尤其是在自动驾驶领域。长城汽车于2021年6月推出的咖啡智能2.0智慧线控底盘整合了多个核心底盘系统,包括线控转向、线控制动、线控换挡、线控油门和线控悬挂,成为国内首个支持L4+级自动驾驶的线控转向底盘系统[^4]。 此外,中航集团旗下的耐世特也在2018年发布了SBW技术,并推出了静默方向盘系统及随需转向系统,这些技术支持L3+级自动驾驶。这表明在高级别自动驾驶方面,国内外厂商都在积极布局并取得了一定的技术突破。 与此同时,新能源汽车市场的快速发展也为智能车技术提供了更多可能性。根据外媒CleanTechnica统计的数据,比亚迪、特斯拉和上汽通用五菱分别以506,868辆、406,869辆和183,054辆的销量位居前列,占据了全球新能源汽车市场约34%的份额[^3]。这种市场需求的增长推动了智能车技术的研发与应用。 值得注意的是,随着深度学习技术的进步及其广泛应用,人工智能伦理和社会影响逐渐引起重视。确保人工智能技术发展既能提升社会福祉又能规避潜在风险已成为重要议题[^2]。这一趋势同样适用于智能车领域,特别是在数据隐私保护、算法公平性和安全性等方面需要持续关注。 ```python class AutonomousDrivingSystem: def __init__(self, level): self.level = level def describe(self): if self.level >= 4: return f"L{self.level} autonomous driving system with full automation capabilities." elif self.level == 3: return f"L{self.level} autonomous driving system requiring driver attention but capable of handling most situations autonomously." else: return f"Lower-level ({self.level}) autonomous assistance features." # Example usage ad_system_l4 = AutonomousDrivingSystem(4) print(ad_system_l4.describe()) ```
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