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?
本系统采用Python编程语言中的Flask框架作为基础架构,实现了一个面向二手商品交易的网络平台。该平台具备完整的前端展示与后端管理功能,适合用作学术研究、课程作业或个人技术能力训练的实际案例。Flask作为一种简洁高效的Web开发框架,能够以模块化方式支持网站功能的快速搭建。在本系统中,Flask承担了核心服务端的角色,主要完成请求响应处理、数据运算及业务流程控制等任务。 开发工具选用PyCharm集成环境。这款由JetBrains推出的Python专用编辑器集成了智能代码提示、错误检测、程序调试与自动化测试等多种辅助功能,显著提升了软件编写与维护的效率。通过该环境,开发者可便捷地进行项目组织与问题排查。 数据存储部分采用MySQL关系型数据库管理系统,用于保存会员资料、产品信息及订单历史等内容。MySQL具备良好的稳定性处理性能,常被各类网络服务所采用。在Flask体系内,一般会配合SQLAlchemy这一对象关系映射工具使用,使得开发者能够通过Python类对象直接管理数据实体,避免手动编写结构化查询语句。 缓存服务由Redis内存数据库提供支持。Redis是一种支持持久化存储的开放源代码内存键值存储系统,可作为高速缓存、临时数据库或消息代理使用。在本系统中,Redis可能用于暂存高频访问的商品内容、用户登录状态等动态信息,从而加快数据获取速度,降低主数据库的查询负载。 项目归档文件“Python_Flask_ershou-master”预计包含以下关键组成部分: 1. 应用主程序(app.py):包含Flask应用初始化代码及请求路径映射规则。 2. 数据模型定义(models.py):通过SQLAlchemy声明与数据库表对应的类结构。 3. 视图控制器(views.py):包含处理各类网络请求并生成回复的业务函数,涵盖账户管理、商品展示、订单处理等操作。 4. 页面模板目录(templates):存储用于动态生成网页的HTML模板文件。 5. 静态资源目录(static):存放层叠样式表、客户端脚本及图像等固定资源。 6. 依赖清单(requirements.txt):记录项目运行所需的所有第三方Python库及其版本号,便于环境重建。 7. 参数配置(config.py):集中设置数据库连接参数、缓存服务器地址等运行配置。 此外,项目还可能包含自动化测试用例、数据库结构迁移工具以及运行部署相关文档。通过构建此系统,开发者能够系统掌握Flask框架的实际运用,理解用户身份验证、访问控制、数据持久化、界面动态生成等网络应用关键技术,同时熟悉MySQL数据库运维与Redis缓存机制的应用方法。对于入门阶段的学习者而言,该系统可作为综合性的实践训练载体,有效促进Python网络编程技能的提升。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
在当代储能装置监控技术领域,精确测定锂离子电池的电荷存量(即荷电状态,SOC)是一项关键任务,它直接关系到电池运行的安全性、耐久性及整体效能。随着电动车辆产业的迅速扩张,业界对锂离子电池SOC测算的精确度与稳定性提出了更为严格的标准。为此,构建一套能够在多样化运行场景及温度条件下实现高精度SOC测算的技术方案具有显著的实际意义。 本文介绍一种结合Transformer架构与容积卡尔曼滤波(CKF)的混合式SOC测算系统。Transformer架构最初在语言处理领域获得突破性进展,其特有的注意力机制能够有效捕捉时间序列数据中的长期关联特征。在本应用中,该架构用于分析电池工作过程中采集的电压、电流与温度等时序数据,从而识别电池在不同放电区间的动态行为规律。 容积卡尔曼滤波作为一种适用于非线性系统的状态估计算法,在本系统中负责对Transformer提取的特征数据进行递归融合与实时推算,以持续更新电池的SOC值。该方法增强了系统在测量噪声干扰下的稳定性,确保了测算结果在不同环境条件下的可靠性。 本系统在多种标准驾驶循环(如BJDST、DST、FUDS、US06)及不同环境温度(0°C、25°C、45°C)下进行了验证测试,这些条件涵盖了电动车辆在实际使用中可能遇到的主要工况与气候范围。实验表明,该系统在低温、常温及高温环境中,面对差异化的负载变化,均能保持较高的测算准确性。 随附文档中提供了该系统的补充说明、实验数据及技术细节,核心代码与模型文件亦包含于对应目录中,可供进一步研究或工程部署使用。该融合架构不仅在方法层面具有创新性,同时展现了良好的工程适用性与测算精度,对推进电池管理技术的进步具有积极意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 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]。
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