無題

江西校招与情感波动


周四下午就要出发去江西进行校招了,要星期天或星期一才能回來,所以週三下午時,在POPO上約她出去吃飯,開始她還是冷冷的,說跟我已經完了,最後還是答應出來吃飯。吃完飯,我們去了俊景花園裏逛逛,在一長石凳上,我們坐了下來。聊著聊著,她躺了下來,睡在我的身上,第一次跟她這麼親密的接觸。我很想吻她,但還是沒有,因為這還不是一段正常的關係。下次還有這樣的機會嗎,我還能忍得住嗎。。。


周四下午,我,小混,阿秀,小葉,我們四個人坐火車出發去江西南昌,開始校招,第一間是南昌大學,第二間江西師範大學(去兩個校區)。行程十分緊湊,十分的累,起早睡晚,中間完全沒停過。。。


今天,她發短信跟我說,她的小妹要結婚了,已經買戒指了。我說相親就是為了結婚,當然快啦。

“聽你們這麼說,貌似結婚也是件很輕巧的事兒...可能我的爱情观与人生观不太一样吧...群儿,他也是冲着结婚去的吗?我们结婚吧”

我说我没有经济基础,结婚你愿意吗。她说,

"命苦啊"

为什么你不说,你愿意呢。。。心里一直很不舒服,为什么我不能本事点呢!

如果成功的男人背后有一个爱他的女人,我多么希望在我还没成功时,你已经是那个女人。

结婚很困难吗?我对而言,结婚只是一种约束,一种社会关系,一张纸。可是结婚对你,好像不止这些。。。

為什麼你的回答,总是在让我心凉,讓我在懷疑我,懷疑你。。。





OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景,以下是一些常见的物体识别方法和技术: 1. **特征提取与匹配**: - **SIFT(尺度不变特征变换)**和**SURF(加速稳健特征)**:这些算法用于检测和描述局部特征,能够在图像中识别出相同的物体,即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB(定向快速旋转BRIEF)**:一种快速的特征检测和描述算法,适用于实时应用。 2. **模板匹配**: - 通过在图像中滑动一个模板(已知物体的图像),并计算模板与图像区域的相似度,来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**: - **支持向量机(SVM)**:用于分类和回归分析,可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络(CNN)**:深度学习模型,特别适合处理图像数据,能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**: - **Haar级联分类器**:基于积分图和AdaBoost算法,用于实时人脸检测。 - **YOLO(You Only Look Once)**和**SSD(Single Shot MultiBox Detector)**:实时目标检测算法,能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**: - **Mask R-CNN**:在目标检测的基础上,进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具,可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码,展示如何使用OpenCV进行模板匹配: ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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