可恶的《男人帮》

可恶的《男人帮》
2011年11月25日
   深夜的宁静,不免让人愁怀,而这份难得的宁静,也总会勾起心底的许多思绪,原本以为一些东西已经逐渐逝去,可是当被某些情景触动的时候,才发现,原来她一直都留在心中的那个房子里头,就仿佛昨天,挤不走,踹不掉~
  快乐的瞬间总会让人遗忘,那刻骨铭心的痛才倍感深刻,写作其实是件让人倍感痛苦的事情,估计作家们的“精神病”就是这样整出来的,所以一直以来控制自己尽量不要写这些酸楚而又文绉绉的苦水。但是想起那时候,却似乎很是迷恋那种酸酸的感觉,仿佛自己就是世界上那个最孤苦伶仃的人而“乐此不疲”。
  记不清多久没有留下自己的心情,也许是已经过了那个“酸酸”的年纪,现在就算再不开心,再怎么寂寞,再怎么盼望,仿佛都已经变得麻木,很多时候只是心里头转瞬即逝的点点感伤而已。
  其实,很是盼望属于自己的爱情,更确切点说应当是非常期盼,可是却没有办法,事业刚起步,或者说还没上道,方方面面的压力压的我有点喘不过气来,借口也好,事实也罢,没有多余的时间,没有多余的钱,宅神般得生活似乎注定得这样子继续走下去。似乎已经真的忘了那到底是一种怎样的感觉。
  累了,疲倦了,不开心了,在自己的小天地里,便会满世界的寻找喜欢的韩剧,找不到喜欢的便会看之前看过的,温习那一段段的感情故事,仿佛那韩剧里头的人便是自己,只在那一刻,那份心底的空虚才得以慰藉和短暂的满足。
  几年来,一直压抑着自己的情感,每每好不容易碰到能让自己心动的女生,有时候真的很想冲动,甚至有过换座城市生活的想法,似乎那样也许缘分就会突然降临,可是当真遇到自己中意的女人,那瞬间,终究还是会理智战胜冲动。思量过后,一切戛然而止。既然现在给不了对方什么,那就是对双方的不付责任,曾经问过身边很多女性的朋友,问她们如果一个男人一穷二白,你们愿意跟他一起打拼吃苦受累么?,她们的回答也各异,可是对于一个愿意跟你吃苦受累的女生,我还是觉得她应当获得更好的感情,而不是跟着自己为那个奋斗的目标而“吃苦受累”。
  前天,我的25岁生日,没有告诉任何人,只是给了一个同年同月同日的好友相互祝福生日快乐。给自己放了半天假,早早的跑到大街上,希望给自己找个地方好好的吃一顿,可是环顾来环顾去,还是不舍得花那个钱,太贵了,最后吃了顿西北面完事,吃饭的时候觉得还少了些什么,当翻开手机,想拉个人出来请他吃饭,终究没有找到,那一刻,我感觉自己被世界已经抛弃。不由的,那抹孤寂让我“遍体鳞伤”。于是又跑到健身中心疯狂的发泄,累到疲惫之后,洗澡乖乖睡觉,有时候,睡觉真是一副很好的疗伤妙方。希望来年的生日之前我的事业能够走上正轨,能够让我遇到让我心动的女生!
  深夜中,一个人端坐在办公室,终于看完了男人帮,想起了一些人,一些往事。
  些许遗憾,些许羡慕,些许伤感~
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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