blog读者不愿发表评论的10种心态

本文探讨了博客读者不愿留言的十大原因,包括文章过于详尽、难以理解、作者回应不足等问题,并提出了反思。
 
 
 

泽欧里的收藏列表里看到这篇《10 Reasons Readers Don’t Leave Comments》,作者列举了10条blog读者不愿发表评论的原因。细细想来,确有道理,对自己很有启发。于是记录下来备忘。

  1. 你已经写的这么详尽细致、面面俱到,除了“写的真好”、“顶”之外,我想不出来还能写些什么。
    我觉得这么写有点傻、有点无聊,还是走吧。
  2. 你的文章有些东西我不太明白,我得先消化一下。
    跟上一条类似,我不想不懂装懂丢人现眼,所以闪先。
  3. 我正准备评论,忽然注意到你只跟少数很熟的朋友回复。
    我不想大庭广众之下当电灯泡。(没人搭理的感觉,好惨~)
  4. 给你评论的人喜欢争、论、辩、驳,我没兴趣。
    我觉得自己很难杀出一条血路。(还是省点力气吧)
  5. 你很少回复别人。
    (那么,有90%的可能你也不回复我)因此我写了也是白写。
  6. 你的文风很“猫扑”,而我没那么“猫扑”。
    (所以,拜拜了。)
  7. 我非常欣赏你的文章,但我很累(或者很忙,或者其他)……
    (这次就算了)下次来的时候再说吧。
  8. 在文章的结尾,你抛出一个问题:“你对‘宇宙大爆炸’理论有什么高见?”
    这问题把我砸晕了。一时半会儿说不清楚,我也没那闲工夫啊。
  9. 你设下一道围墙,非让我登录才能评论。
    我的用户名和密码已经够多了,而你还让我再加一个。(要减负啊)
  10. 你的文章内容既不新鲜,也不生动,我不觉得是你自己写的。
    我好像在另外十几篇blog上看过一模一样的内容。如果非让我评论,我就忍不住要批评你了。(年轻人,转贴不好啊)

这些问题,你的blog有吗?这些心态,你的blog读者有吗?

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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