你的秘密我能说吗?

迟到的友谊
 在这一年里我跟露不是很熟,一年同班同学几乎没说过几句话,可到了我来Y城的第二年,这比我矮很多的小不点竟成了我死党中的死党,这下我不得不相信什么叫缘份,可能是她很久很久以前已经注定要闯进我的视线,而我根本没有去在乎,理会而已,才会让这份迟来的友谊显得那样残缺。
分班了,我在160班,三楼,她在157班,二楼。偶尔的偶尔,我俩共同的朋友成了我们的友谊之桥,这才发现,原来,我们回家是走同样的一段路,不经意,常常一起回家,这让这条原本枯燥的小路——有了一点笑语。
露她很平凡,很乖,是没有任何问题的一个乖学生,但我们都一样,不是一个好学生,原本紧张而又忙碌的初三,在我们身上显的是那样松垮垮。
一切都在很平凡中日子中度过,也许是因为不在同班,要讲的话特别多,但都是一些无聊的话,因此我们的日子才显得更无聊。
慢慢的,我了解了她家里的一些事,她和她弟弟都在外婆家住,原本她家也不住这,这让我的心慢慢的更贴近她。
我们一起做着学校所有流行的事,一起跑去上网,一起去溜冰````还写信`````虽然隔的那么近,但还是应学校的“潮流”天天 飞鸽传书。反正不要钱,写的也是一些无聊的东西,我们平静的过着,我从来不带她回家,我也不会开口说要去她家,因为那里不是我们真正的家。
(3)青春期的我们总是爱拿感情开玩笑
“嗨~~~~露````听人说涛他喜欢你```”从旁人那听说从前同班同学涛喜欢她
“你别听她们瞎说,喜欢又怎样,我又不喜欢他,讨厌死了,干嘛说出来,这下连朋友都做不了了。”露无奈的说,我则在一旁奸诈的大笑,以后每次看见涛,都像瘟神一样避而远之,唉~~~!何必呢?
后来老实巴交她竟也喜欢上和我同一楼159班的一个挺帅的男生,据我打听学习成绩还不错,嘿~~你还真有眼光,我取笑她,她则瞪我一眼。目光随着那男生而转移,我则乘机多敲诈她一番
   这可是全托我的福,你要不是跑上来看我也不会遇见他,对他一见钟情吧~!
好了,我请客```她也不会小气,帅哥,谢谢了,我暗笑
   课间的几分钟,她总是特勤快的跑上来看我,其实另有目的的,每次课余都被她拉到走栏上,希望多望一眼她的白马王子。拉上一个垫背的,总有一个好借口
   不过我猜她这段时间跑步应该超快,每一次上课铃响了,她都要冲刺
唉~花痴中的女人真是无药可救```````
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
我无法接收文件或文档(如 PDF、Word、ZIP 等),也无法查看你本地的项目文件。但我可以 **完全帮你重写、修改、转换代码**,只要你能提供以下内容: --- ### ✅ 你可以通过文字形式提供以下信息,我来为你定制化修改: 1. **项目的目录结构** 例如: ``` project/ ├── images/ ├── labels/ # YOLO 标注文件 .txt ├── yolov5/ # 或其他框架 ├── data.yaml └── train.py ``` 2. **YOLO 的配置文件内容(如 data.yaml)** 提供类别、路径等信息。 3. **一张标注示例(.txt 文件内容)** 比如: ``` 0 0.45 0.60 0.10 0.15 ``` 表示 `class_id x_center y_center w h`(归一化坐标) 4. **你想用 CNN 实现的目标检测任务细节:** - 是单目标还是多目标? - 图像是灰度图还是彩色? - 输入尺寸是多少?(如 256x256) - 是否需要实时性? 5. **你希望使用 PyTorch 还是 TensorFlow/Keras?** --- ### 我能为你做什么? 一旦你提供上述信息,我可以: - ✅ 将 YOLO 数据格式转为 CNN 训练所需的格式 - ✅ 写出完整的数据加载器(Dataset + DataLoader) - ✅ 构建适合医学图像的 CNN 检测模型(含分类 + 回归头) - ✅ 提供训练脚本和损失函数设计 - ✅ 给出推理代码(检测一张图并画框) - ✅ 对比 YOLO 和 CNN 的优劣,给出建议 --- ### 示例:如果你告诉我这些信息 > “我用的是 YOLOv5,检测肺结节,图像大小 512x512,灰度图,labels 文件夹里是 .txt,每行是 `0 x y w h`,只有一个类别。我想改成用 CNN 做单目标检测,输出是否有结节及位置。” 我就可以立即写出: - 数据预处理脚本 - CNN 模型结构 - 训练和推理代码 - 如何评估性能(mAP、IoU 等) --- 请把你的项目关键信息以文字形式粘贴给我,我会一步步带你完成从 YOLO 到 CNN 的迁移! ###
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