戒烟 AND 体能训练 日记

博主决定在2008年8月1日前戒烟,并制定了详细的戒烟计划及体能锻炼计划,包括每日跑步及游泳等运动,旨在通过增强体质来帮助戒烟。

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认识到,吸烟的危害. 加上前一段时间锻炼比较多, 感觉吸烟对运动影响很大, 痛下决心决定按计划理智戒烟。 此贴作为监督贴, 勉励自己。

每天体能锻炼量 周一到周五 早上 跑步5-7 公里 要上班. 周末跑步15-20 公里
周一到周五 晚上 自由泳1500米. 周末估计要出去玩,有时间游泳2公里
戒烟目标: 2008-08-01 之前完全戒断. 计划

7-1 10 .
7-2 9支
7-3 8支
7-4 7支
7-5 6支
7-6 4支
7-7 3支
7-8 2支
7-9 1支

实际完成.

2008-07-01 早: 6:00-6:40 慢跑 6公里 晚上自由泳 1公里 吸烟15支
2008-07-02 早: 6:00-6:40 跑步 6公里
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d9ef5828b597 在 IT 领域,我们有时需要清理系统中不再需要的软件,比如 OneKey 一键还原。OneKey 是一款常见的 Windows 系统备份与还原工具,但当用户不再使用它时,可能会面临卸载难题。通常的卸载方法可能无法完全清除 OneKey,因为它的某些组件可能隐藏在系统各处。 在开始卸载之前,要先关闭所有 OneKey 的进程,可通过任务管理器来完成这一步。接着打开控制面板,找到程序和功能选项,尝试从这里卸载 OneKey,这是常规的卸载方式。如果在控制面板的卸载程序列表里找不到 OneKey,那就得手动查找它的安装位置。一般情况下,软件的安装目录位于 C 盘的 Program Files 或 Program Files (x86) 文件夹中。进入 OneKey 的安装目录,寻找卸载程序或脚本并执行,以此启动卸载流程。 在卸载过程中,可能会碰到注册表项的问题。OneKey 安装时会在注册表中添加许多键值,这些键值在常规卸载后可能还存在,从而导致残留文件和错误消息。所以,卸载完成后需要手动清理注册表。不过,修改注册表是存在一定风险的,误删可能会引发系统问题。因此,在动手之前最好备份注册表或整个系统。打开注册表编辑器(regedit),搜索与 OneKey 相关的键值,比如程序名称、作者等,然后安全地将它们删除。 此外,OneKey 可能在启动项中设置了自启动项,这会导致即使卸载后,程序仍能在开机时运行。打开系统配置(msconfig),在启动选项里查找并禁用或删除 OneKey 的相关条目。 如果按照上述步骤操作后仍无法彻底卸载 OneKey,可以考虑使用专业的卸载工具,例如 Revo Uninstaller。这类工具能够深度扫描并清理程序留下的痕迹,有助于完全卸载 OneKey。如果手头有
标题SpringBoot基于JAVA的旅游微信小程序设计与实现AI更换标题第1章引言介绍旅游微信小程序的研究背景、意义,以及基于SpringBoot和JAVA的开发优势。1.1研究背景与意义阐述旅游微信小程序在当前市场环境下的需求和价值。1.2SpringBoot与JAVA技术概述简述SpringBoot框架的特点及JAVA语言在开发中的优势。1.3论文研究内容与创新点概述论文的主要研究内容、目标及创新之处。第2章相关理论与技术基础总结微信小程序、SpringBoot及JAVA的相关理论和技术要点。2.1微信小程序开发原理介绍微信小程序的基本架构、开发流程和关键技术。2.2SpringBoot框架核心特性详细阐述SpringBoot的核心特性,如自动配置、依赖管理等。2.3JAVA语言特性及应用分析JAVA语言的特点及其在微信小程序开发中的应用。第3章系统需求分析与设计对旅游微信小程序进行需求分析,并提出相应的设计方案。3.1用户需求分析从用户角度出发,分析旅游微信小程序的功能需求。3.2系统功能设计根据需求分析,设计旅游微信小程序的功能模块和交互流程。3.3数据库设计设计支撑旅游微信小程序运行的数据库结构。第4章系统实现与关键技术详细阐述旅游微信小程序的实现过程及所涉及的关键技术。4.1开发环境搭建介绍开发环境的配置和搭建过程。4.2功能模块实现分别阐述各个功能模块的实现细节,包括代码编写、界面设计等。4.3关键技术解析对实现过程中涉及的关键技术进行详细解析,如数据交互、安全性保障等。第5章系统测试与优化对实现的旅游微信小程序进行系统测试,并针对测试结果进行优化。5.1测试方法与环境介绍系统测试的方法、流程和测试环境。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,包括功能测试、性能测试等。5.3系统优化措施根据测试结果,提出针对性的系统优化措施。第6章结论与展望总结论文的研究
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 手势识别是计算机视觉领域的重要应用之一,它通过分析摄像头捕捉到的图像来识别和理解用户的手势动作,从而实现人机交互。本项目使用 C++ 语言编程,并基于 OpenCV 3 版本开发。OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库,包含大量图像和视频处理函数,广泛应用于图像分析、识别和机器学习等领域,为手势识别提供了关键工具和算法。 在项目中,首先需要从摄像头捕获连续的图像帧。OpenCV 的 VideoCapture 类可以轻松实现这一功能,它能够从摄像头或视频文件中读取图像。接下来,捕获的原始图像通常需要进行预处理,例如灰度化、直方图均衡化、高斯模糊等,以提高后续处理的效果。例如,将彩色图像转换为灰度图像可以降低计算复杂性,直方图均衡化则可以增强图像对比度。 特征提取是手势识别的核心步骤。项目中需要识别图像中的手部特征,这可能包括边缘检测、轮廓提取、霍夫变换检测圆形(如指尖)或连通组件分析(用于分割手部区域)。OpenCV 提供了丰富的特征提取方法,如 Canny 边缘检测、Hough 变换等。 为了识别特定的手势,需要建立一个模型来匹配当前图像的手势。这可以通过机器学习算法实现,例如支持向量机(SVM)、K 近邻(KNN)或深度学习模型(如卷积神经网络 CNN)。在本项目中,可能使用了预训练的手势模型或自定义训练的模型。在完成特征提取后,使用选定的分类器对手势进行分类。分类器会将当前图像的特征与已知手势模型进行比较,找出最匹配的一项,从而确定手势。 识别出手势后,系统会根据手势对应的命令进行响应,例如控制游戏、操作设备或执行其他预定动作。在提供的压缩包中,“手势识别”文件夹很可能是包含源代码的目录,其中包含了实现上述步骤的 C++ 代码。这些代码应当有详细的注释,帮助理解各个部分的功能和
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