拉登VS崔永元(拉登做客央视实话实说)

 [转帖]拉登VS崔永元(拉登做客央视实话实说)
崔永元:有不少观众问你为什么要留胡子?

拉登:因为这样比较有型,比较拽。

崔:你中文说的不错啊。

拉登:干我们这行,不会说外语还出来混个p 呀。

崔:听说您为了回报您的 fans,办了许多学校?

拉登:谈不上什么学校,只是训练营罢了。我教他们杀杀人,爆爆炸,劫劫飞机什么的。只是教他们最基本的东西,以后发展还要看他们自己。

崔:那一定要不少钱。

拉登:再穷不能穷教育,我只是为 恐怖事业尽一点薄力,最近我们成立了恐怖基金,所有关心恐怖事业的观众可以拨打免费电话800- 810-3456或通过我们在imu注册的网站伴侣与我们联系,我们的网址是www.恐怖.com,欢迎大家踊跃捐钱捐物。望大家支持。

崔:这里有一封来信,“您为什么总是劫持波音公司的客机?”

拉登:其实一直以来我们都与波音公司协议,波音公司每年付给我们 1000 万美元,我们只能劫持波音的飞机,今年我们完成合同,造成了轰动效应,大大宣传了品牌。配合了波音的广告词“波音,飞机中的战斗机”

崔:那为什么要撞五角大楼呢?

拉登:我和萨达姆赌10块 钱。我说五角型的大楼撞去一角还有六个角,可他说还有四个角,那个sb.他以为我比猪还笨!
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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