我又犯嫉妒了,借用此文鞭策下自己

乔丹现象与中国团队文化
文章通过对比乔丹在NBA的成功与中国可能存在的团队合作差异,探讨了个人英雄主义与团队协作之间的平衡问题。并以篮球为例,分析了中美日三国国民性格在竞技体育中的体现。

看到某某收入比我高了,我又“羡慕嫉妒恨”了,

看到某某又取得了好成绩了,我又“羡慕嫉妒恨”了。

转载此文鞭策自己,希望大家监督

 

中国为啥出不了乔丹(转载大约9年前中国青年报一篇文章)

http://huangcheng.iteye.com/blog/188601

 

乔丹大红大紫,日进斗金.第二主力皮蓬的年薪比乔丹要少2000多万美元,罗德曼的年薪也就是乔丹的十分之一多一点.其他各位公牛就更少了.可众公牛居然无怨无艾,一如既往地给乔丹供球.我揣测,可能是众公牛们知道,球到了乔丹手里,十有八九能得分.得分了就赢球,就能当总冠军,就有好收入.如果没有乔丹,自己这些收入也是没有的.估计他们不看乔丹得多少,而是看自己得了多少.这点咱们中国人就不一定做得到.咱们的习惯心态是,球是大家打的,是集体的力量,凭什么你乔丹一个人风头出尽实惠拿足?我就是不给你供球!要输一块输!这是典型的猪八戒心态---大不了回我的高老庄当女婿去.能人收入多了,大伙一块儿把能人搞垮、搞走,然后大伙一块受穷,这样的企业还少吗?

中国人之擅打麻将,正着这种心态。美国人擅打桥牌,讲究不知道同伴实力也要与同伴配合。日本人擅下围棋,讲究丢掉一块小棋吃掉一块大棋。惟独咱中国人打麻将,讲究跟着上家盯着下家防着对家,一人一家,没配合。一看自己和不了牌,就拆停盯人,最好牌黄了谁也别和。

猪八戒心态加上打麻将心态,别说出乔丹了,哪个丹都出不了。

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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