三十二、苍天之上

吴承恩大哥千古~~~
  说得有些沉重,咱们还是开始讲笑话吧!
  那个恶毒的南极仙翁,看到这个翁字,我就想起了金庸老先生笔下的那个变态的梁子翁!奶奶的!名字里带个翁字,你不出场,别人就不知道你是个苍蝇么?真想抓住你的脖子,撤出你的肠子,然后用你的肠子围着你的脖子转啊转啊转啊,你的舌头嘞出来了,然后我就手起刀落,哇~~~整个世界都清净了!
  我们来看看在附录中出场的南极仙翁,吴承恩大哥当时这么记载的:光阴迅速。一日,刘洪公事远出,小姐在衙思念婆婆、丈夫,在花亭上感叹,忽然身体困倦,腹内疼痛,晕闷在地,不觉生下一子。耳边有人嘱曰:“满堂娇,听吾叮嘱。吾乃南极星君,奉观音菩萨法旨,特送此子与你。异日声名远大,非比等闲。刘贼若回,必害此子,汝可用心保护。汝夫已得龙王相救,日后夫妻相会,子母团圆,雪冤报仇有日也。谨记吾言。快醒,快醒!”言讫而去。这奴才的本相表露无遗!我靠!这个时候南极仙翁一切都知道,一个神仙眼看着水贼杀人,眼看着水贼霸占他人老婆,眼看着水贼当官发财,却不出手干预,还奉观音女士法旨!我日你奶奶!我看这些事情都是这个奴才亲手操办的!那个水土匪就是这个奴才派的!所有人的眼睛都被这个奴才所蒙蔽!!!
  这个迷案大家都清楚了吧?经过南极仙翁这个敢于做奴才的神仙操办,一个表面正直的官员把一个状元兼国务院副总理的女婿送上了贼船!一个小偷小摸的水贼见色起意行凶杀人,一个坚贞的女性含冤忍辱做了杀自己丈夫的凶手的老婆!一个老年妇女丧子失明十八年无依无靠!一群念经颂佛的和尚隐瞒真相暗藏血书!一个无辜的婴儿江流入寺青灯古佛了此一生!我靠!为了一己私利这些神仙都做了什么?你们在享受人间贡品的时候可有一丝内心的不安?
  ——我在遥望,苍天之上,有多少冤魂在自由的飞翔——昨天莫忘,风干了忧伤,我要把你杀死在那苍茫的路上,生命已被牵引,潮落潮长,用你的鲜血染红天堂!
  ——谁在怒吼,冤深恨长,让我的思绪,像白云在飘荡,东边挥刀,西边放枪,一摞摞的放倒,就杀到了天亮,在日月沧桑后,你在谁身旁,用仇恨眼光,让黑夜炫烂——
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。 • 环境监控与管理: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。 • 教育与实践: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标注格式易于与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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