酒桌上的规矩

      工作了,有同事了;有上司了;不久后,就有下属了;做销售的有客户了;做采购的有厂商了; 一堆一堆的人际关系,有很多时候,就在酒桌上谈成了. 但酒桌上的一些小道理,你懂吗?

      大家可以参考一下下面的哟:

         第一,如果自己不能喝,丫就别开始第一口,自己端着饭碗夹了菜一边吃着去。   

         第二,如果确信自己要喝,就别装墨迹,接下来就是规矩了。   

  • 规矩一,酒桌上虽然“感情深,一口闷;感情浅,舔一舔”但是喝酒的时候决不能把这句话挂在嘴上。
  •  规矩二,韬光养晦,厚积薄发,切不可一上酒桌就充大。   
  • 规矩三,领导相互喝完才轮到自己敬。   
  • 规矩四,可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你丫是领导。   
  • 规矩五,自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。   
  • 规矩六,自己敬别人,如果碰杯,一句,我喝完,你随意,方显大肚。   
  • 规矩七,自己职位卑微,记得多给领导添酒,不要瞎给领导代酒,就是要代,也要在领导确实想找人代,还要装作自己是因为想喝酒而不是为了给领导代酒而喝酒。比如领导甲不胜酒力,可以通过旁敲侧击把准备敬领导甲的人拦下。   
  • 规矩八,端起酒杯(啤酒杯),右手扼杯,左手垫杯底,记着自己的杯子永远低于别人。自己如果是领导,知趣点,不要放太低,不然怎么叫下面的做人?   
  • 规矩九,如果没有特殊人物在场,碰酒最好按时针顺序,不要厚此薄彼。   
  • 规矩十,碰杯,敬酒,要有说词,不然,我tmd干吗要喝你的酒?   
  • 规矩十一,桌面上不谈生意,喝好了,生意也就差不多了,大家心里面了了然,不然人家也不会敞开了跟你喝酒。   
  • 规矩十二,不要装歪,说错话,办错事,不要申辩,自觉罚酒才是硬道理。   
  • 规矩十三,假如,纯粹是假如,遇到酒不够的情况,酒瓶放在桌子中间,让人自己添,不要傻不垃圾的去一个一个倒酒,不然后面的人没酒怎么办?   
  • 规矩十四,最后一定还有一个闷杯酒,所以,不要让自己的酒杯空着。跑不了的~   
  • 规矩十五,注意酒后不要失言,不要说大话,不要失态,不要吐沫横飞,筷子乱甩,不要手指乱指,喝汤噗噗响,不要放屁打嗝,憋不住去厕所去,没人拦你。   
  • 规矩十六,不要把“我不会喝酒”挂在嘴上(如果你喝的话),免得别人骂你虚伪,不管你信不信,人能不能喝酒还真能看出来。   
  • 规矩十七,领导跟你喝酒,是给你face,不管领导怎么要你喝多少,自己先干为敬,记着啊,双手,杯子要低。   

     1、不要主动出击,实行以守为攻战略;   

     2、桌前放两个大杯,一杯放白酒,一杯放矿泉水,拿小酒盅干杯,勤喝水,到酒桌上主客基本都喝8分醉时,可以以水代酒,主动出击;   

     3、干杯后,不要马上咽下去,找机会用餐巾抹嘴,把酒吐餐巾里;   

     4、上座后先吃一些肥肉类、淀粉类食品垫底,喝酒不容易醉;   

     5、掌握节奏,不要一下子喝得太猛;   

     6、不要几种酒混着喝,特别容易醉;   

     7、领导夹菜时,千万不要转酒桌中间的圆盘,领导夹菜你转盘是酒桌上大忌;   

     8、喝到六分醉时,把你面前的醋碟中的醋喝下,再让服务员添上……

 

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值