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?
【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
内容概要:本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层,通过线控化(X-By-Wire)域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制,支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段,当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心,并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态,强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例,展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现,推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群:汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者;具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标:①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构;②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景;③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议:建议结合实际车型技术标准进行延伸学习,关注政策导向与行业测试动态,注重理论与实车验证相结合,全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
### 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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