阿爸,通往地狱的路要走好

  树欲静而风不止,子欲养而亲不待。
  
  爹走了,走得是那样的匆忙,走得是那样的仓猝。此时那会,我的心何止痛?空阔的心湖里搅动着绵绵一直的悲凄。父女一场,回首回头回忆漫简短路,我的身上,倾注了爹几何的爱?原企望爹大概康健长寿活上一百岁;原存想从今以后,多抽出一点工夫,存欢膝下,逗爹开颜,为爹做一点事变,端上一杯茶,拉着爹的手和老人家唠唠家常,说说天下家国事。却不意,人生无常,世事难料。短短的七十八地利间,爹就一病而去。诚然在最后的工夫里,我和弟妹们倾尽了死力,然,咱们的无措比起生命的断然显得是那样的惨白有力。
  
  谁人深夜,谁人难忘的半夜十点二十二分,爹就那样走了。走得是那样的叫人揪心,走得是那样的让人不舍。
  
  我不知道冥冥中有没有神灵之说,回首回头回忆一月前,爹和母亲安步在圩角河的柳荫之下漫话家常,爹和母亲商量着再过几天要去东洲公园溜溜弯。那一天的后来,爹强项着要登高看一看东来西往的车流,母亲怕着,拦截着,爹一甩衣袖说从今以后要各走各的路,再也不和气母亲共同走。一语成籖。也就从那天之后,爹再也没有了力量迈步在初冬的阡陌堤岸边了。那一天,成了爹最后的一次安步。
  
  写到此,我的面前目今又出现了那天的景象,爹的步子迈得是那样的持重,爹的精气神是那样的叫人欣慰。黑红的脸上露着宝宝般无瑕的笑,兴奋的表情溢于言表,一顶鸭舌帽遮不住他眼波里漾动的寝陋。他的摆布手里各提了一只太阳花的花盆。回到家的爹亟不行待地要母亲为刚才放下的花盆浇水。站在花盆边的爹背着双手围着小小的太阳花笑了。当今,花依旧,提花赏花人却再也不。
  
  那一天安步归来,又正逢妹妹从苏州返来探望爹,面临着不测之喜,爹笑着,说着,快乐着,下战书妹妹临走说是短则十天,长则半月再来探望爹,爹竟然反一再复地摇着头说“不用那么发急,我和你约定一月之期。”
  
  一月之期,令人痛心扼腕的是爹走的那天竟然和谁人约定只相差了九十八分钟。而更令人难以相信的是弟弟在爹走的前一周梦到了谁人同样的日子——十一月十四日,谁人吉祥之日。我不知道最后爹为什么会走在谁人日子前的九十八分钟里,我只知道,为了这个九十八分钟,爹为咱们省去了整整一天一夜的疲累。
  
  我哭,我痛,为了爱咱们,爹在冥冥之中提早了归程。回首回头回忆起爹临走前的谁人晚上,眼睛半开半闭,眉头深锁,嘴里连太息都已经断断续续,我守在床前,喊着要爹睡一会,爹摇摇头,用手势讲述我他痛,他难受,我给他吃了药,在他的床边说好好睡,药吃了,睡着了或许就不那么痛了,我说了得多很多,拉着他丰满的手,轻轻地用被子罩住,爹吃了药仍是不行,我束手无策,只能空费地看着爹痛,等候药性早一点失效。爹的眼睛一直张着,只是用手指着我,默示我去睡。我说爹,你睡着了,我也能力安心睡啊。就那短短的一句话,爹真的闭上了眼睛,爱女儿的爹啊,真实,而今那刻他仍是痛,仍是难受,可是,他却舍不得女儿为他熬夜。艰巨的一个闭眼,爹是想讲述我他不痛了?仍是要给女儿一个安慰?
  
  爹是个深嗜生命的老人,直到最后的那一天,全数至亲都来探望他,而今候,他已经疲累不胜,他竭尽了死力浅笑着,颔首着,过后,我问他,爹,近日这么多人来看你,你快乐吗?爹慢慢地摇着头,一次又一次。爹不快乐。一个即将丢失生命的老人,聪慧如他,睿智如他,面临着生命的没法,他又怎样会快乐?
  
  爹舍不得咱们,他好想好想长持久久地在世,陪着母亲,听着咱们的声音,看着咱们笑,看着咱们乐。那一天凌晨,他坐在床上,说是有点不舒服,不想用饭。我为了刺激爹用饭的欲望,拿着一只馒头,坐在爹的床边,故意慢慢吃着,大口大口地咀嚼着,爹看着我的吃相,竟然笑了,那一刻,满脸的慈祥溢满在那一抹抹浅笑里。他没有说话,只是把万般的疼爱化作了雨露润泽滋养了我的心坎。那一刻,我真的读懂了那眼睛里的蕴意:宝宝,看你吃得这么香,我真的急迅乐,想吃就多吃点。
  
  爹关于生命的不舍和对咱们的爱发作了申辩。有好多次,爹躺在病床上对咱们说:宝宝,我的病让你们刻苦了。我笑着和爹说,养儿防老,这是咱们该做的,您要说的便是指出咱们的不到位,让咱们及时矫正呢。爹客气着,太息着,说着“说什么话呢?做爹的已是带累了你们,你们做得这么好了另有什么不到位哦。”在最后的工夫里爹除了难受便是沉默。那一天午后,病房里从容的,爹坐在病床上,我和弟妹们围着,他又进入反思,我问爹难受不?爹摇头作答后又陷进沉默。我不忍心爹如此的缄默沉静无欢,故意站在爹的床脚位置,歪着头,仔担任细地看着他,无声地逗引着他。好久,好久,爹后果笑了。我无奈描绘那一种笑对我心灵的冲撞、震荡,半低着头,带着轻轻的欠好寄义,有着些许的歉疚,另有着一丝无奈言说的苦意,隐隐中,似有声声太息蕴于此中。
  
  短短的七十八天里,爹就何等艰巨的苦度着,那是在万般的煎熬中度过的,每一天但凡那样的简短,每一天但凡那样的叫民疼爱,那一次次的皱眉,那一声声的太息像锤子敲打在我的心头,又像用一双无形的手把我的心揪成了块垒。咱们的每一天都在盼着爹大概有一个稍许好受点的工夫,也好让咱们一展愁眉。
  
  这一天后果来了,就在爹临走的前一天,爹讲述母亲说,近日是这么且自以来最舒服的一天,那一天,咱们大家高兴欠好了,母亲笑着说这下好了,再也不痛了,妹妹说或许入地有好生之德,或许奇迹会出当初爹的身上。
  
  奇迹没有发作。痛却真的再也不了。爹敌不住病魔排山倒海的重压,后果弃生命于尘埃,走了。
  
  爹走了。有人说爹是走上了去天堂的路。我不知道通往天堂的路有多长,有多难,三五成群在天堂路上的爹让我好担心,那条路上会不会坎弯曲冤屈坷坑坑洼洼?爹没有带手电会摔跤吗?我不清楚那一路上会不会遭逢狂风骤雨,爹没有带雨伞会淋雨伤风吗?此时,表面雨疏风骤,初冬的冷风已是带上了寒意。那么此时的天堂路上又是怎样的景象?爹真的让咱们牵挂。我只能在心底里一遍遍从容祷告,爹,通往天堂的路,您要慢慢走,您要一路走好,我要您平安。到了那儿托个梦儿给女儿,讲述我,您很好。爹:只需天堂里的您安祥,咱们在世的人材会一切都好。

航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型(YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10)的车祸检测与事故报警系统的设计与实现,适用于毕业设计项目。文章从项目背景出发,阐述了传统人工监控的局限性和智能车祸检测的社会价值,随后对比分析了YOLO不同版本的特点,指导读者根据需求选择合适的模型。接着,系统明确了核心功能目标,包括车祸识别、实时报警、多场景适配和可视化界面开发。在技术实现部分,文章讲解了数据集获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程,并提供了完整的代码示例,涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发,实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后,文章总结了项目的全流程实践意义,并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群:计算机相关专业本科毕业生,具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,正在进行毕业设计的学生;; 使用场景及目标:①完成一个具有实际社会价值的毕设项目,展示从数据处理到模型部署的全流程能力;②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧;③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统,用于答辩演示或科研展示; 阅读建议:建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践,结合提供的代码链接进行动手操作,在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件,同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
航拍建筑物道植被分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍建筑物道植被分割数据集 • 图片数量: 训练集:3933张图片 验证集:144张图片 测试集:51张图片 总计:4128张航拍图片 • 训练集:3933张图片 • 验证集:144张图片 • 测试集:51张图片 • 总计:4128张航拍图片 • 分类类别: 建筑物:常见的人造结构,如房屋和建筑群。 道:交通径,包括街道和公。 植被:植物覆盖区域,如树木、草地和农作物。 • 建筑物:常见的人造结构,如房屋和建筑群。 • 道:交通径,包括街道和公。 • 植被:植物覆盖区域,如树木、草地和农作物。 • 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像,来源于航空摄影,格式为常见图像文件(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:支持构建自动识别和分割建筑物、道、植被的AI模型,应用于城市规划、土地监测和环境评估。 • 农业与环境监测:用于植被覆盖分析、道网络规划,助力精准农业和生态保护。 • 学术研究与算法验证:为计算机视觉实例分割任务提供基准数据,推动遥感图像处理技术的创新。 • 教育与培训:作为地理信息系统和遥感课程的教学资源,帮助学生掌握地物分类与分割技能。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO多边形格式,精确描述对象轮廓;覆盖三种关键地物类别,样本多样,提升模型鲁棒性。 • 大规模数据:包含超过4000张航拍图片,训练集丰富,有助于提高分割精度和泛化能力。 • 任务适配性强:兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),直接支持实例分割任务,并可扩展至其他视觉应用。 • 实际应用价值:专注于航拍视角,为自动驾驶、城市管理和环境监测等领域提供高质量数据支撑。
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