有时动不如静

一位股民分享了他只看热门股且频繁交易的投资策略,今年收益率14%,但其家庭地位因过于专注股市而下降。文章指出,高频交易和资金增加会带来短期刺激,类似成瘾行为。间隔交易时间越长的人通常更平和。股市成瘾与抽烟等行为类似,欲望需要不断刺激来满足。

有一个股民说从不看基本面买股票,每天从热门股里挑一个,每个交易日都进行买卖。

我问他一年收益率怎么样?他说今年为止14%,他爱人账户年初买了到现在没动15%。

现在他的家庭地位直线下降,因为每次有事情他就让他老婆做,自己声称选股票呢。

我认为凡事能让人短期内获得刺激的事情,成瘾性是成倍增长。

比如有些人以年为单位,有些人以月、周、日为单位去交易或者观察。

你会发现间隔越久的人相对平和很多,而欲望这个东西只能靠不断刺激才能达到满足,很多XD的人都是从抽烟开始的。

而在股市里的刺激增长,无非两点:交易的频次,本金的增加。

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 - 眨眼作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立态阈值模型判断瞬时闭合作 - 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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