好消息

公司搬了新的办公楼了!

以前去上班只要走五分钟,中午都是回来做午饭吃

现在的公司要走20分钟左右啦,还得走得快才行!早晨做中午的便当带去公司吃!

工作越来越不顺心了。。。

女儿一直在姐姐家,和婆婆的矛盾也一直存在

再加上我家老板在这边的工作才刚起步

于是气馁于现在的生活

觉得能回家带小孩简直就是一个梦!

周六时,老板回家一派喜气洋洋,问:“何喜之有乎?”

嘿嘿~~~

原来是每天都有签新的客户订单了

那别的同事也是这样的吗?

不是的!只是老板一个哦!

周日还是早早起床去上班了--自从进公司就没有休过假了!

周日晚上回来,问:今天放假,也有签单吗?

嗯 !比昨天少些!但今天也只有我一个人有签单了!

周一晚上回家,还是问同样的问题!

今天签了好几张,金额都不是很大!但是这些天财务每天都会围着他问候了。。。因为这些天只有他一个人每天都能签单!有些单价还很高喔!

今天签完单后,其对公司的影响是:

1.成为签新客户订单最多的销售员;

2.如果他不再签单,只靠别的销售员的话,工厂就要停产了!

你真棒!!

是的!本来就很优秀喔!呵呵~~~~

我觉得做销售是件很难的事情,但是我们老板却认为那些才是最有意思的活!

至少他在极短的时间内,通过陌生拜访获得了最好的销售成绩!并且还不是全职做销售的!

总结其公司本季度的销售,他认为公司失败的原因是因为:不该低估他的能力,应该让他最开始就开发客户的!!

于是,我们又多了对于明天更美好的生活的憧憬!!

如果能在家里找一个代理做,自己跑销售就好了!那样我也能回家带女儿了!

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本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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!
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