【雷帝嘎嘎】:宁可打光棍也不和IT投资人约会的10个理由

Christina Brodbeck在TNW上总结出的关于宁可选择单身也不愿与IT投资人约会的理由,包括他们喜新厌旧、从不主动、直奔主题、将你推销给他人、频繁更新关系、饭局买单期望、教育如何买单、甩人理由模糊、否认后悔和后续追求等十项关键问题。

男怕入错行,女怕嫁错郎。有的时候男的入错行女的就会嫁错郎,看看Christina Brodbeck在TNW上总结出的“宁可打光棍也不和IT投资人约会”的10个理由吧。

  1. 他们总是喜新厌旧。

  2. 他们永远不会采取主动,非得别人提醒他们应该采取行动。

  3. 他们喜欢直奔主题,从不遵守“3天法则”(注:“3天法则”源于电影《浪荡公子》,指男性在拿到女性电话3天后才打电话约她的所谓“恋爱秘籍”)

  4. 如果你无法达到他们的要求,他们会试图将你推销给向只是看上了你某一点的其他朋友。

  5. 他们希望每个月更新一次你们之间的关系。

  6. 你们一起吃饭时他希望你买单。

  7. 如果你让他买单,他们会反过来教育你,告诉你如何为自己买单。

  8. 你永远不知道他们为什么甩了你,他们只会你不是他们喜欢的类型。

  9. 你们分手后他绝不会承认他后悔了,哪怕他真的后悔了。

  10.   更受不了的是,在甩了你之后,如果他们有朋友对你感兴趣,他们会想重新和你约会。

  Via TWW
        http://www.leiphone.com/date-with-tech-investor.html

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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