当代年轻人到底怎么了?养不起自己,谈不动恋爱

博客探讨了年轻人在焦虑和压力下的恋爱意愿。一方面,有人因花销、精力等问题不愿恋爱;另一方面,有人想恋爱以分享情绪和经历。恋爱成本是无法回避的问题,最终是否恋爱取决于个人选择,不应过度担忧。

        曾经有人算过一笔帐:月薪6000元,到手5000元左右,每月房租1500元,吃饭2000元,日用品500元,剩下1000元左右既要应付突如其来的应酬,还要存点以备突然生病的不时之需。买不起的房,加不完的班,跟不完的case,生不起的病——恐怕是大多数年轻人的现状。都说这代人是焦虑的一代,那么在焦虑和压力之下,年轻人还愿不愿意恋爱呢?

 

不愿意谈:人生已经如此艰难,不想多个人折腾自己

 

       网友“变态假面”:是肥宅快乐水不好喝?还是游戏不好玩?非要去交个女朋友,先来说花销,出去玩总是要花钱的吧!这种投入带来的快乐,可能还不如在平台上买几个打折游戏来的实在!再说精力,动不动就和你闹脾气 ,动不动就要哄,实在太累了!每天下班就要都要七、八点,哪来的时间再去哄女朋友。白天上班应付老板同事客户已经够头疼了,下班之后还要供个“老佛爷”,真的是一点精力都没有,只想自己多独处一会,做一些自己想做的事情。

 

       网友“低调小拿吹”:为什么要找男朋友?以前的人到了年纪就谈恋爱是为了成家搭伙过日子,提升一个大家的生活质量。但是你说现在,谈了朋友之后逢年过节,男生会给你送礼,你就肯定要回礼啊;出去玩不能光让男生开销,女生也要出钱的吧?再加上出去约会,打扮自己就要花不少钱。如果不是真心喜欢,又不能提升我生活质量,干嘛一定要谈朋友呢?不是以前就有“与其低质量恋爱,不如高质量单身”这种说法吗?

 

想谈恋爱:有趣的事情太多,希望有人能分享

 

        网友 “纳斯卡小丑”:作为一个单身了20多年的单身狗,从来没有恋爱经历,所以特别想知道谈恋爱是一种什么样的感觉。比如说有时候被一些琐事搞得很烦躁,真的很想有一个人能聊聊天。总不能什么事情都打电话回家抱怨诉苦吧?希望有人可以和自己分享情绪,可以是快乐也可以是烦恼。

 

       网友“土豆炒年糕”:我喜欢旅游,去了很多景点。但是每到一个地方我总觉得少了点什么;身边的朋友越来越少,脱单的脱单了,结婚的结婚了。就算偶尔聚在一起,也只能听他们说各种有关自己和她们对象的日常。这些时候就觉得,哪怕贫穷,哪怕会很累,还是想找一个人谈恋爱。

 

        无论男女,恋爱成本都是一个无法回避的问题,这个成本包括且不限于时间和金钱。要不要谈恋爱,值不值得为TA付出,归根结底还是取决于你自己的选择。但是人生很多时候都是船到桥头自然直,担忧的太多,考虑的太远,反而会失去很多的惊喜和快乐。 

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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