众生皆苦,愿你被世界温柔以待

一系列平凡事件触发了多位成年人的情绪崩溃,揭示了现代生活中隐藏的压力与挑战。从逆行车祸到家庭危机,每一个故事背后都是生活的不易。


每个大人的崩溃,都是隐忍许久。

哭吧哭吧不是罪


一向被认为是快乐源泉的1818黄金眼,前两天却收割了一大波眼泪。一个极其普通的新闻,9万人转发,6万人点赞,还有将近4万的留言。

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交警拦下一个骑自行车逆行的小伙子,本来很平静配合的他,在接完一个电话后,突然摔掉手机,开始大哭大喊起来。

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他甚至跪下给警察磕头:求你们了,让我干嘛都可以。要罚款,我交钱,身份证也给你。我求求你们让我走吧!他的声音满是哭腔,咆哮着想逃离这里。

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就在所有人还没反应过来时,他猛然冲向不远处的桥,几个交警紧跟着一个箭步窜过去,把他从桥边拉了回来,最终他在交警面前嚎啕大哭。

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在他抱头痛哭时,交警也慢慢知道了来龙去脉:他每天加班到晚上十一二点。今天正值公司忙,女朋友打电话说没带钥匙让他送,走到一半公司又打电话催他回去,被逼急的他第一次逆行还被交警拦下来。

每件都是小事,可接二连三发生,同时压下来,就足够让一个已经烦躁的人崩溃。

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听着他一声声刺耳的的哭号,许多人也跟着哭了。因为这个小伙子,是每个被压到喘不过气的人的缩影。他只是恰好在那一刻,遇到了最后一根落到背上的稻草。

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远处的摩天大楼里灯火辉煌,地上的七尺汉子满是悲凉。他一直重复着:“我其实不想这样的。”

每个在外打拼的人都懂。成年人很坚强,左手房贷,右手车贷,上养老人,下教孩子;成年人也很脆弱,脆弱到l泪点都让外人莫名其妙:撞到桌角、错过地铁、没买到想要的酸奶,都可能引来一场崩溃的大哭。

每个大人的崩溃,都是隐忍许久。

1

印象中只有孩子会因为迷路而哭,一个大男人如果因此泪水满面,真的丢脸,

迷路而已,至于哭吗? 可就是有这样的人,凌晨2点独自在路边哭。

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他说自己找不到回招待所的路了。当好心人用他手机联系上家人时,才知道他父亲得了癌症,自己为了赚钱跑出来,却一直找不到工作,媳妇也因为老人得病的事闹离婚。他出来喝酒散心,却始终找不到自己住的招待所。

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他找不到的不是回招待所的路,而是回家的路。

父亲病了,妻子走了,家散了,从此孤身一人。天下那么大,却没有他可以去的地方。你不让他哭,还能让他怎么办?

2

当交警的车停在高速公路上时,一个男人拿着包走在路上的人,走过来直接跪了下来。满脸泪水,连连磕头。

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他在高速公路上已经走了许久,如果不是警察找到他,也许还会继续兜兜转转。一个大男人,走错路而已,至于哭吗?

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其实他是被客车扔在高速上的,可他不认识字,看不懂路牌,手里的老人机没有导航和定位,一直在高速上出不去。越来越急,越急越哭,直到遇到警察。

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他宁可走着也要回家,是为了能赶上看病危的儿子最后一眼。多耽误一分钟,希望就更渺茫。

他不是哭自己走了这么久,也不是哭被客车甩下,他真正哭的是怕不能再看一眼儿子。

3

当你错过地铁时,会干什么?安静等下一班,或骂两句认倒霉。可有一个女孩就是因为错过地铁,发疯一般痛哭,还撕扯自己的衣服,就像一个疯子。错过一辆地铁,至于哭吗?

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家人来接她的时候,大家才知道她已经连续加班许久,始终没有睡过一个安稳觉。而偏偏这段时间男朋友又要和她分手,情绪最近一直十分压抑。当庞大的人群冲散了她和朋友,地铁关上门扬长而去,只留她一个人在原地。

瞬间失去了安全感,被抛弃的感觉从四面八方涌出来。

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人就是这样,千里之堤溃于蚁穴。勇敢起来天大的灾都能抗住,但是只要再加一粒小石子,瞬间就能分崩离析。

4

一个女人不顾形象地蹲在街边,对着电话嚎啕大哭,因为她老公出轨了。可怜她之际,如今很多人恐怕都会带点不屑:至于哭吗?再找一个不就行了。何必跟这种人渣浪费时间。

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但是如果告诉你,她的女儿才刚刚半岁,老公背着她连房子都给卖了。如今她和女儿无家可归不说,还背了一身债。

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网上有个段子说:现在的女生轻易是不会哭的,因为脸上的妆不防水,而且很贵。如果她连这个都不在乎,那真的是很伤心了。

对于这个姑娘,外人看来她只是老公出轨。可只有自己知道,她哭的是自己的未来。

5

提问:7斤米值多少钱?你会不会因为丢了这么点钱哭呢?不会,因为不至于。但这位大爷会。

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在公交车上,他的7斤米被人趁乱拿走了。 对别人来说不值多少钱,可对于身患重病,腿脚不便的他,那是半个月的生活费。

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“这半个月我可怎么过啊?”大爷一边哭一边说。有人觉得这点钱怎么可能过半个月。我只能说没穷过的你真幸福。

但是不要因为自己活在太阳底下,就说黑暗不存在。一分钱难倒英雄汉,这句话至今没有过时。

6

外卖小哥如今是我们最常见到的人,但也总有人不明白,为什么他们能为了少一个差评,点头哈腰,忍骂赔笑。又会为了一个退单痛哭流涕。一单也赚不了没几块钱,至于哭吗?也许这位小哥可以给你一个答案。

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订单超时他被退单,瞬间崩溃哭起来。得了白血病的儿子突然发烧,他不得不先去买药,最终耽误了时间。

迟到被退单,无可厚非。可他哭的不是这个退单,而是被生活压迫到此刻终于爆发,那份伪装的坚强破灭了。

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小孩靠梦想活着,成人靠希望坚持。

然而当拼命都看不到希望时,他离崩溃真的就不远了。

7

前几天一个热搜是:每天久坐6小时增加早死风险。报道一出,各种养生文章跟雪花一样。我们缺的是知识吗?我们缺的是钱!谁不想每天保温杯里泡枸杞,早睡晚起马杀鸡。

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我们懂那么多道理,还是过不好这一生。因为道理不能换钱养活自己,可是拼命能。

每个人都在拼命活着,直到崩溃大哭,哭够了再继续拼命。

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所以当你看到一个大人,因为老板一个否决、因为女朋友一个电话、因为朋友一个白眼而痛哭的时候,请你理解,久经沙场的他没有那么矫情,只是压抑太久而已。

至少的至少,给他留一个放肆大哭的权利,不要说没什么大不了,不要说什么不至于,毕竟我们都不易。




下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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