常回家看看,才是孝。

孝顺不能等

 孝是做人基础。俗话说:滴水之恩,当以涌泉相报。任何一种爱都应当回报,更何况我们的师长和父母呢?人不能忘本,孝心不能等待,不能忘记师长和父母的恩比山重,比海深。

   不善待父母就难取善于人,与人不善则不能取信于人,失去做人的基本道德,为社会所不容,为人们所鄙视,一个如果不知孝敬自己父母的人,就很难相信他的为人了。

   家家有老人,人人都会老。善待老人其实就是在善待自己,普天之下人人都会老;你也要做父母,也愿父慈子孝;自己不孝父母,何能期望子女敬孝与你呢?从教育后辈而言,也应从自身做起,以自我的实际行动,树立孝顺的榜样。

   我们最不能等待的是什么?面对无力周济穷迫的父母。也许;我们有太多的理由忽视敬孝。有人会想自己住房太窄,等挣了钱有了宽余的房子,就把父母接到身边;有人想,自己手头紧,等再挣一些钱之后,尽量让他们晚年享几天清福;有人说;目前工作不理想,等谋到好工作,再和父母住一起生活;有人说;她们没给我好的前程,没供成我上出满意的学界,不可理会他们;还有人说;她们没给我留下基业和治下家产,不赡养他们……听听这是什么话,殊不知,岁月无情,生死难料。父母一天天变老,很快就步入风烛残年,一不留神就踏入黄泉;人何期待,何等待慢。

   可怜天下父母心,他们不需要每天大鱼大肉,每月有多少赡养费;只需求的是作为子女的几声亲切的呼唤,几句温柔的语言,些许点滴的孝心;哪怕是一句真诚的问候,偶尔的嘘寒问暖,甚至是在父母面前的撒娇几下,他们就会倍感欣慰。能达到让父母体会到对自己从降生到长大成人、娶妻嫁夫、修房盖屋;她们一世的心血都注入我体内的亿份之一的情深,就是孝顺。父母就会赞不绝口。何况,大孝子是人人称赞,天地护佑呢。有人说:在孝道的天平上,不论是处豪宅,还是一片砖瓦,不论达到彼岸的一只鸿鹰,还是近在咫尺的一个口信,不论是数以万计的金钱,或者只是含着体温的一枚硬币,他们都是等值的。

   老话说的好,养子方晓父母恩。当你在溺爱你的儿女时,可曾想过当初你的父母也是这样的爱你的?你养儿女图个啥呢?又盼着儿女怎样对待你呢?在家敬父母,何必远烧香;千拜佛万磕头,不如扎扎实实敬父母。家有父母老人,是子女的最大幸福。堂前敬孝,是最大的善事。

   孝顺不能等!孝顺,是稍纵即逝的骨肉亲情;孝顺,是无法弥补的至亲至爱。在父母健在时,经常抓起手边的电话想打就打,问候他们是否安好,并报自己一声平安。或常回家看看,帮父母刷刷碗,陪父母聊聊天,在他们膝下承欢,共享天伦之乐。你陪一天,就少一天了,老人就多一天的幸福,你就少给自己留一份遗憾

   父母的爱伴随我们一生,似指路明灯引导我们前进,他们的爱是无私奉献、不求回报的。而我们每个人都应该有一份感恩父母的心,感恩父母含辛茹苦把我们教育成人,给我们最好的物质条件和教育资源。当岁月碾过父母的青春留下皱纹和白发,我们扪心自问,是否做到了及时孝顺父母。孝顺未必一定是物质上的,更多的是给父母贴心的关怀,经常性的一个电话一句问候,都能给他们带去贴心的滋润和甜美的抚慰。

   工作闲暇之余,打个电话回家,和父母拉拉家常;逛街的时候,别忘了给父母买点贴心的礼物,不管你买什么,他们都会喜在心头;节假日尽量抽出时间陪陪父母,常回家看看。

  朋友们,如果你们的父母仍然健在,那么我很想对你说,不要让父母总是翘首以盼,等你们回去,孝顺是如此的简单,我们每个人都做得到,那么让我们从今天开始立即行动,把我们的孝心毫无保留的送给父母,不要让自己后悔没有尽孝道。

  父母恩胜万金,春晖寸草心,推衾送暖舐犊情深,尽孝守本份……一首《父母恩》唱出了子女的回报父母的感恩之心,让我们学会感恩父母,用一颗感恩的心去对待父母,用一颗真诚的心去与父母交流,让我们的孝心和父母时刻相伴。

   孝不能等,常回家看看,树欲静而风不止,子欲孝而亲不待。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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