血的教训

血的教训

 

为什么要用这四个字做标题呢?因为今天发生的事情虽然没有流血,但比较流血还要严重。先描述下事情,

由于2009-10-09号我的一个同学找了一家房子(民房),但房子还没完全做好,觉得房子还是蛮好,只是价钱贵了点,

于是和那个房东交了定金100块,定好是1009-11-01号交房,但这天房东的房子没有做好,没有交房,直到昨天

那个房东才通知我的那个同学去谈交房的事情,早上吃完早餐我的同学给去和那个房东去谈了,他说觉得贵了看能不能

便宜点,房东说不能便宜了,由于我这个同学也不太想换房子了,于是说那我不租了,当时房东就不高兴了,它说

纸上明明写得是定金100块,既然你不租了,那定金就没的退了,我的那个同学说,实在对不起,由于我们谈好的

2009-11-01号你没有交房,现在我也不想租了,是你违约在先,但房东就不肯了,房东觉得你是我的第一个客户

今天是第一次来收钱,说什么兆头不好,于是拒绝退定金,这样矛盾就产生了,我那个同学说还是要退钱,于是就

理论了起来,但说了很多房东答应只退50块,我的那个同学还是不肯,坚持要房东退全额,又说了几十分钟,最后没有办法

我同学答应退50块了,但他手到50块钱后,说了一句,我会来找你算账的,这下麻烦来了,由于房东是本地的,马上

就叫了2个大汉来,你刚才说什么,还想找我算账,我已经给你50块了,算很好了,你要找我算账,于是要打我的那个

同学,其中一个大汉就动起手了,打了我的那个同学一个耳光,然后我接到我的同学的电话并且一起和几个同学去讨个说法,但是没有什么

作用,因为人家是本地人,有钱,有势力,我们这些外来打工的是弱势群体,还好我的那个同学没有伤到什么,只是一点皮外伤,要是搞

内伤什么的,那就更惨了,因为我的同事是上有老爹,老妈,下有老婆、孩子。靠他写代码来支撑这个家。要是他来个什么

意外,那可不得了,事后那个房东还要了我那个同事的省份证复印件,说什么我家有事情就找你,就因为我同学那句找你算账的言语。

好了,事情的经过大概就是这样。

回到家后,我独自一个人坐在沙发上乱想,我老婆以为我受到了什么刺激,一句话也不说,脸色苍白,一看就不对劲,我还是没说话。

觉得这件事情绝对不是一件小事情,思考了很久,如果这件是发生在自己身上的话,怎么办呢?我们这些年龄段(80后)太容易冲动了,

特别我们这些写程序的每天面对电脑,脾气有时会比较急躁,我发现身边很多同事的脾气都比较急躁,没沟通几句就发脾气,包括我自己,

很多话不经过大脑直接就说,爱争嘴上几句话,不知道有时就因为一句话就会给自己带来很大的痛苦,或者爱你的家人带来很大的痛苦。

甚至你的前途或者说人生对都会受到非常非常大影响,一失足成千古恨,有时就是因为一句话吧。

好了,乱七八糟的写了这么多的废话,最后给自己一句话吧,请在生气的时候闭上自己的嘴巴保持沉默吧,有好处的。同时祝福

天下所有漂泊在异乡工作的朋友平安,健康,懂得爱护自己,就是爱护你的家人。万事以和为贵。

还是那句话,让我们在生气的时候闭上自己的嘴巴吧,时间不早了,该去睡觉了。晚安!祝所有javaeye的朋友平安、健康、工作学习顺利!


2009-12-06

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。 掌握该技术体系不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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