史上最欠扁的八个鬼故事~~~~

本文精选了八个经典的鬼故事,每个故事都充满悬疑与幽默。从诡异的搭车经历到令人啼笑皆非的鬼魂遭遇,带你体验一场别样的恐怖之旅。

史上最欠扁的八个鬼故事~~~~

1,吃苹果
  话说在一个夜黑风高的夜晚,就在那条最长……最可怕的路上……
  计程车司机开过那里……
  有个妇人在路旁招手要上车…… 嗯……一路上……蛮安静的……
  直到那妇人说话了……
  她说:“苹果给你吃……很好吃的哦……”司机觉得很棒……就拿了……
  接着吃了一口…… 那妇人问:“好吃吗?”
  司机说:“好吃呀!” 妇人又回了一句:“我生前也很喜欢吃苹果啊……”
  哇……&*$#@……司机一听到,吓得紧急刹车,面色翻白……
  只见那妇人慢慢把头倾到前面,……对司机说………………
 ?……………………………………………………
  “但我在生完小孩后就不喜欢吃了!

  2,洋娃娃
  有一个计程车司机在计程车行工作。

有一天的深夜,他正开车经过一片很荒凉的地方,四周一片漆黑;忽然看见前面荒地里有一座大厦,亮着昏暗的灯。他正在奇怪这里什么时候起了这样一座楼,就看到路边有一个小姐招手要坐他的车回家,那个小姐坐上车後,他就 把车门关起来,开始开车,过了一会儿,他觉得很奇怪,为什么那个小姐都没说话,结果他往後照镜一看,哪有什么小姐,只有一个洋娃娃坐在那里,他吓个半死,抓起洋娃娃往 窗外丢出去,回家後就大病了三个月。
  等他病好了以後,他回去计程车行工作,结果他的同事对他说:你真不够意思,有一个漂亮的小姐过来投诉说她上次要坐你的车,结果她才刚把洋娃娃丢进去,你就把车门关起来开走了。

  3,鬼火
  在一个漆黑的夜里,一个人赶夜路,途经一片坟地。微风吹过,周围声音簌簌,直叫人汗毛倒竖,头皮发乍。就在这时,他忽然发现远处有一点红色的火光时隐时现。 他首先想到的就是“鬼火”。于是,他战战兢兢地拣起一块石头,朝亮光扔去。只见那火 光飘飘悠悠地飞到了另一个坟头的后面。他更害怕了,又拣起一块石头朝火光扔了过去,只见那亮光又向另一个坟头飞去。 此时,他已经接近崩溃了。于是,又拣起了一块石头朝亮光扔去。这时,只听坟头后面传来了声音:“妈的,谁呀?拉泡屎都不让人拉痛快喽。一袋烟功夫砍了我三次。”

  4,见鬼
  二位男子在万圣节化妆舞会后走路回家.. 当他们经过一个墓园时, 一时兴起要穿过此墓园. 当他们走到一半时便被一声声叩-叩-叩的声音给吓住了. 这声音是从某个阴暗处传出他们被吓得浑身发抖, 接着他们发现有位老年人手执凿子正在凿一块墓碑.
  其中一位男子便说:"我的天啊.先生,我们以为你是鬼耶, 这么晚了,你在这做什么啊?" 老人骂道:‘‘TMD,他们把我的名字拼错了.!!!!"

  5,厕所遇鬼
  楚阳向去农村串门儿,在和亲戚们聊天时,亲戚告诉他,这里的厕所有鬼,不过,你不接 受鬼的东西,鬼就不会伤害你。可能是水土不服的原因,到了晚上,楚阳向的肚子痛得要 命。实在没办法,楚阳向只好怀着恐惧的心理,硬着头皮去了厕所。
  楚阳向刚蹲下,便听到鬼的声音: “要红色的手纸还是白色的手纸?”
  楚阳向知道不能接受鬼的东西,便答道:“我一直用报纸。”看样子,楚阳向是得了痢疾,过了不一会儿,楚阳向又跑到了厕所,不过,这次,他不再 害怕了。 鬼看到楚阳向后,又伸出手说道:“要《文汇报》还是《参考消息》?” “我一直用体育类报纸。” 夜里,楚阳向第三次上厕所。 “要《体育周报》还是《足球日报》?”鬼问。
  “......我......我只想撒尿。”

  6,三个鬼的投诉
  有一天他们在逛街的时候遇到了上帝!他们对上帝说,他们都死得很惨,希望让他们上天堂!上帝很无奈地说,现在天堂的住户太多,已经爆满。但现在还有一个名额!你们 说吧,看谁死得最惨,就让谁上天堂!
  于是,第一个鬼开始说了……我生前是一个清洁工。工作很辛苦的!从早忙到晚!有一天,我正在一栋大厦外面擦玻璃!是那种吊在外面的高空危险工作!在第30多楼!突然,我 脚一滑,失足掉下去了!我想,完了!要死了!但求生本能让我在无意识地乱抓!很幸运 地,我抓住了一个阳台的栏杆,在13楼。我想,有救了!于是想等缓过劲后爬上去!哪知,突然有人把我的手一揎,我又掉下去了!我想,这下我真的完了!但是,我命不该 决,底下有一个帐篷接住了我,我庆幸前世肯定积了德!想等缓过劲就下去。谁知,上面 掉下来一个冰箱,把我砸死了!
  第二个鬼说……我生前是一个文员。什么都还好,我有一个老婆,很漂亮。身材很棒! 但就是有点水性扬花。我有轻微的心脏病。有一天上班忘了带药,我回家去拿。一进门, 看见老婆头发散乱、衣衫不整。肯定有奸夫。于是我满屋找,厨房也找,厕所也找,都没 找到。到了阳台,我发现有两只手扒在栏杆上,我想:奸夫!于是把他的手一揎。心想,13楼!看摔不死你!结果等我一看,居然没死!被帐篷接住了!我着急,于是满屋找,进了厨房,发现冰箱够 大,于是把冰箱扔下去。终于把他砸死了!我当时太高兴了!大笑不止。谁知笑得心肌埂塞,笑死了!
  第三个鬼说……我生前是个小混混,但我没做过什么坏事!有一天我到一个女性朋友家里晃!刚刚办完事,她老公突然回了!我得找地方藏起来。于是厨房也找,厕所也找,最后发现他们家冰箱挺大的,于是我就躲进冰箱里去了!我就不明白,她老公怎么知道我在冰 箱里,他居然把冰箱从13楼给扔下去了!我就这样连人带冰箱摔死了!

  7,有两个人
  在一个偏僻的村庄,一条羊肠小道上有一根笔直的电线杆,说也奇怪,常常有人在那出事。不久一对年轻男女不小心骑车撞倒,当场毙命。一天晚上,5岁的小志和他妈妈在回家 路上经过那儿,小志突然:“妈妈,电线杆上有两个人。”妈妈牵着他的手快速走开说: “小孩子不要乱说!”但是这件事很快就传开了,有一天,一个记者来采访小志让他带他 去看发生车祸的地方,小志大大方方的领他走到那,记者问:“在哪?”小志指指上面。
  记者抬头一看,电线杆上挂着个牌子, 上写:交通安全,人人有责

  8,鬼魂索命
  从前有一个人,他有一个女朋友。他比世界上任何一个人都爱她。可是有一天,他女朋友无情的离开了他,甚至连一个理由都没给他。看着自己的女朋友被别人挽着手逛街,他痛不欲生,失去了理智。终于有一天他把女朋友杀了。本来他打算杀了她以后自杀的。可是将死之时才感到生命的可贵。从此以后他天天被噩梦困扰,梦境中他女朋友赤身露体,披头散发,红舌垂地,十指 如钩来向他索命。噩梦把他折磨的形如销骨,一天他找来一个道士已求摆脱。
  道士要他做三件事
  第一,把他女朋友的尸体好好安葬
  第二,把他女朋友生前穿的睡衣烧掉
  第三,把藏起来的血衣洗干净
  所有的事情必须在三更之前完成,要不就会有杀身之祸!
  他遵照道士的嘱咐把所有的事情都做的很仔细,可是那件血衣却怎么也找不到了。马上就要三更了,豆大的汗珠从他脸上滴下来把地毯都打湿了。在将要三更的时候他找到了那件血衣,可是不管怎么怎么搓就是洗不掉。这时候忽然狂风大作,电闪雷鸣。窗户被狂风拍打的左右摇曳,玻璃的碎裂声让人更加心惊肉跳,突然所有的灯全灭了,整个屋子一片漆黑。
  闪电中,只见他女朋友穿着染满鲜血的睡衣,眼睛里滴着血,满脸狰狞的指着他厉声道: “ 你知道为什么洗不掉血迹吗??”他被吓呆了一句话说不出。
  女朋友继续道:“因为你没有用雕牌洗衣粉,笨蛋。”
 

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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