个人困惑之公司需不需要加班

作者身处创业公司,从充满热情到开始思考加班的意义。他认为创业需要激情但也需理性判断,避免无效劳动,强调高效工作的重要性。

需不需要加班?

这个看似简单的问题,却困惑了我好久

我决定不了别人加不加班,却常常也决定不了自己要不要加班

身处创业公司,有颗创业的心

2年了

从开始的时候 觉得世界充满了希望 如果 加班写代码 就对不起世界 对不起自己

到现在 总是迷茫 看到是无尽的迷雾

开始的时候 只会看到 一个功能如何实现

到现在 会想到 一个功能 什么样的人会用 用了以后会不会觉得麻烦 他们用了这个以后使他们哪里方便了

也会想到一个界面是不是漂亮 布局是不是合理 操作是不是方便 是不是可以和另外一个界面共用

从以前的只是写代码 到现在 想有没有更简单办法更少的操作步骤实现功能

似乎成长了 又似乎 写代码的能力退步了

会想很久以后再开始写代码了

会写几行代码多写几个注释了

会写一个方法之前先想好一个更好的名字了

可 这些 和 如果 创业公司需不需要加班 有什么关系呢

想明白很多后

就不想做重复的事情 不想做没有意义的事情 不想浪费时间却没有进步

创业需要热情 需要激情 需要不断试错

但 每次都应该是有目的的 理性判断的结果

有着明确的目标 做有效的事情

试错 总是和 做有效的事情相悖

但是 试错 总是 和做 有意义的事情是一致的

提高做事效率 加有意义的班 做有意义的事情

期待 更有效的的运营 更好的产品设计 更有效的加班管理




如果 加班写代码 就对不起世界 对不起自己
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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