十年沧海桑田

在很长一段时间里,吃肯德基麦当劳会令我产生负罪感。

这东西太贵了,我父母赚那么多钱都舍不得吃,自己带饭,我花着他们的钱却过得比他们好,很不应该。

现在依然觉得贵,但是没负罪感了,估计是这么几个原因:

一,习惯了。
不管你做了多么不合理的事,只要多做几次就习惯了,没那么大的反应。所以得警惕那些突破过底限的人——相比起从未突破过底限赚快钱的人,已经越过界的人更有可能跨过界限。赌徒、妓女,概莫如是。例外倒是有,彻底越界然后恍然大悟回头是岸的人,他们比常人更不可能越界,可为什么要去碰这个运气?

二,我自己赚钱了,而且赚得不少,消费占收入比却很低。
与此同时,每次交易日的净值波动已非常夸张,日常消费是高是低跟波动相比微不足道。又或者只看新股,每月必中,光是新股收益就足够维持生活。三,可能是因为我弟找了女朋友,而且跟我父母一起生活。也可能是各方面需求都已满足,再没有迫在眉睫的经济压力,他们自己花钱也变得大方起来。

既然他们比当初更舍得花钱了,我自己多花点,他们就不怎么管,我也不再觉得很不应该。

熬了这么些年,终于可以坦荡地消费了。虽然目前还只是肯德基麦当劳,可再过上个把年,等第二项取得了更大的成果,我就又能奢侈一把——我北京家的书架已经填满,赣州家还没弄,赣州办公室的书架也还空着。

全部填满大概几万,当前状态下这是消费不是投资,到时候爽一爽。【整理来自网络社区小刘】

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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