抽烟的坏处和好处

/* 下面这段大作是我的一个小兄弟做的,读来十分有趣,推荐给大家共赏 */

 

   先分解一下抽烟的步骤:首先是准备阶段,取烟摸打火机,试点一下火机并调整火焰的高度,2脚开立,头微侧(以免火焰烧到眉毛),建议裴勇俊发型的烟民捋一下头发,不然容易烧到头发,影响发型(多试几次,相信不久你就能又快又熟练地找到适合自己的点烟姿势)。准备工作完成后,就是扣动扳机点着火(你也可以尝试用火柴,不过不推荐),用火焰黄颜色的部分引燃香烟。在点火的同时嘴唇闭紧,肺叶张开将口腔中的空气吸入,待口腔真空以后,根据连通管的特性,大气压力会将最前端的烟通过烟卷,经过过滤嘴后压入口腔,打开咽喉,你便完成了一次吸烟。呼咽时,放松咽喉的肌肉,此时烟有2条离开的路径,一个是鼻腔,一个是嘴巴。嘴巴这条适合所有人群,鼻腔的那种不适合感冒的人,特别是一个鼻孔塞住,另外一个没塞住的。

好处:
 1、参照着吸烟动作的分解,不难发现,吸烟的最明显的一个好处就是 有助于腮帮减肥。由于在吸烟的过程中,口腔会有短暂的真空阶段,而如果你腮部的肌肉如果不够发达的话(相信地球人和施瓦新格都达不到这点),大气压力会把你的腮部压扁,收紧你下脸部的肌肤,使其保持光滑紧致,从而达到很好的美容效果;
2、测方向,若初来乍到一处突然发觉迷路了,相信你一定会点上一根,而此时若刮来一阵风,你只要提起手中的烟使其与地面保持垂直,观察烟的飘的方向,便可快速确定该往哪个方向走了。也许你会问“我怎么知道烟飘的方向是东还是西啊”,很简单,冬天刮西北风,夏天刮东南风,如果是春秋,你应该立刻灭了你手中的烟,并将刚才抽烟那只手的手臂伸直,并上下摆动手腕。
3、测温度。根据热胀冷缩的原理,压力相等的情况下,温度越高,单位体积内的气体分子间的间隙会越大,也就是说,同质量的气体在相同的气压下,温度越高占用的空间越大。所以,当你和我一样,都不太爱看天气预报的时候,可以点上一支,让烟慢慢在空中散开,观察烟在空气中的扩散情况,这样大致判断一下未来一秒钟的气温高低,至于准不准还有待气象局、环保局(需要认证一下用烟测气温对环境是利还是弊)、国家财政局(一但认证通过,烟就多了一种功能,是否需要指定新的烟草国家参考价格)、国家税务局(参考价格变动了,税务局怎能无动于衷)、文广局(是否应该下发新的红色文件,重新指导媒体重新定位烟的效用),军委(是否放弃现有的气象卫星,改发每个部队每个士兵一包烟),人大(其他机关都核实了,没我核实的份岂不是很……) ……,ETC等机关的进一步核实(不知道这样写 SPACE 会不会被封,写一篇算一篇了)。
4、还有一个好处就是冬天能取暖,
   ∵烟的温度高于体温(特别是冬天)
 又烟唯一能触碰人内心的东西
  ∴烟能温暖人的心
  ∵心暖了,人还会冷么
  ∴烟能取暖
}
{
坏处
1、月黑风高的晚上,身后驶来一辆车,若此时手上的烟恰好烧完,此时切不可装COOL耍帅,信手弹指神功,将烟头弹向该车,因为你不知道那车是不是油罐车,切忌切忌……
2、最要命的一个坏处,那就是追不到GF。(哎,不知何时才能把定情信物送出手?!)
 
一个是害人害己的坏处,一个是变成活死人的诱因——任何一个都是致人于死地的——是不是戒烟的口号该变成行动了?
下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row col 分别指示方格所在的行列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先,需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入一个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
### YOLOv8 吸烟检测实现方法 #### 一、模型预测 对于吸烟行为的检测,基于YOLOv8的模型预测过程涉及加载预训练权重文件并利用该模型对输入图像或视频帧执行推断操作。此过程中,需确保输入数据格式匹配网络预期,通常为标准化后的RGB三通道图片数组形式[^1]。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载YOLOv8 nano预训练模型 results = model.predict(source='path_to_image_or_video', save=True, imgsz=640) ``` 上述代码片段展示了如何初始化YOLOv8模型以及调用`predict()`函数来进行目标识别任务。参数`source`指定待处理的数据源路径;设置`save=True`可保存检测结果至本地磁盘;而`imgsz`则定义了输入到神经网络中的图片尺寸大小。 #### 二、模型训练 当准备构建自定义吸烟行为监测系统时,除了依赖于官方提供的通用版本外,还可以针对特定应用场景微调现有架构或者重新训练整个框架来获得更优的效果。这一步骤要求收集足够的正负样本用于监督式学习,并按照一定比例划分成训练集与验证集以便后续评估模型泛化能力。 ```python import yaml from ultralytics import YOLO with open('smoking_dataset.yaml', 'r') as file: dataset_config = yaml.safe_load(file) model = YOLO('yolov8n.yaml').load('pretrained_weights_path') model.train(data=dataset_config, epochs=100, batch=-1, name='custom_smoking_detector') ``` 这里先读取描述数据分布情况的YAML配置文件,再创建一个新的YOLO实例并通过`.load()`方法导入先前下载好的初始权值作为起点。最后启动正式的学习流程,在给定轮次内迭代优化内部参数直至收敛为止。 #### 数据集特点 值得注意的是,所使用的数据集覆盖广泛的真实世界条件下的吸烟情景,包括但不限于不同光照强度下的人脸特写镜头、复杂背景干扰项等情形。经过精细的手动标记工序加上自动化工具辅助完成边界框划定作业之后,这些高质量素材能够显著提升最终产出物的表现力可靠性[^2]。 #### 小物体检测挑战 然而,在实际部署期间可能会遇到一些棘手的技术难题——比如香烟这类细长条状物品往往占据画面极小区域面积,从而增加了准确定位其位置坐标的难度系数。为此可以考虑引入诸如SAHI这样的高级技术手段加以应对,它允许将原始大图分割成若干子块分别送入分类器计算后再汇总得分最高的候选矩形框返回给用户端显示出来[^3]。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值