母亲与背影


母亲与背影

——献给天下的母亲以及你我他她

 

 

不论身在何方,母亲都在遥望着渐行渐远的我们的背影,我们回头望望惟有它们日益远去的身影。小至个人,家庭,集体,大至国家,社会,民族,历史运动中运动后的人们,乃至宇宙,莫不如此,都有母亲的慈祥的目光在我们远行的身后。不论飘渺如神思,学说,精神,亦莫不如是,没有真正的无根草,没有谁能离开母亲的哺育。母亲是永远不能忘怀的,对母亲的思念是永远无法阻隔的!母亲的历史是无法涂抹掉的!不管三十年河东,还是三十年河西。谨以此文纪念/想念天下的母亲,您的,我的,我们大家的,......

 

请别关上这扇门,我心爱的女孩

那是母子连心的通道,而你也终将成为母亲

我知道你是爱我的,但我有母亲,正如你也一样

我深深地知道我是从哪里来,正如你也一样

我深深地知道我到哪里去,正如你终将也一样

 

请别关上这扇门,我心爱的女孩

请不要抹去一路的深深浅浅的大大小小的脚窝

那是母亲牵着我的小手走过的每一个坑坑洼洼

淌过每一道道河流,翻越每一座座山,留下的母亲白发般的记忆

是母亲如大地般的胸怀哺育了我,正如你也一样

日夜流淌在我的心田,母亲的历史、我的背影,正如你也一样

别涂抹我还有母亲的历史,正如你的母亲的令人肃然起敬的历史一样

历史是涂抹不掉的!涂抹的惟有你的青春的过去和将来,请牢牢记住吧,我天真的女孩

 

请别关上这扇门,我心爱的女孩

我不是从天而降,没有母亲,没有记忆,没有历史,正如你一样

你怎忍心,母亲望眼欲穿,却再也找不到儿子的背影

惟有渐行渐远的幽深的、你一影的无语

儿子总要想念他的母亲,这是无法割断的!正如你也一样

惟有回去打开这扇门,母亲才能重新见到她儿子的背影

正如一如既往的、不曾消失的你的背影一样

亲爱的,我们相背而行,一路珍重!下一次我将牢牢地把握住这扇门

没有人能关上,没有人能阻隔一对母子的情怀

那样就一路相伴而行,还有你的、我的母亲,永不再回头……

 

 (2014.5.13 20)

 

 
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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