不要轻易和少妇上床:金融危机是这…

一男赶集卖猪,天黑遇雨,二十头猪未卖成,到一农家借宿。 
    少妇说:家里只一人不便。 
        男:求你了大妹子,给猪一头。 
    女:好吧,但家只有一床。 
    男:我也到床上睡,再给猪一头。 
    女:同意。 
    半夜男与女商量,我到你上面睡,女不肯。 
    男:给猪两头。 
        女允,要求上去不能动。 
    少顷,男忍不住,央求动一下,女不肯。 
    男:动一下给猪两头。女同意。 
    男动了八次停下,女问为何不动? 
    男说猪没了。 
    女小声说:要不我给你猪…… 
        天亮后,男吹着口哨赶30头(含少妇家的10头)猪赶集去了…… 
        哈佛导师评论:要发现用户潜在需求,前期必须引导,培养用户需求,因此产生的投
       入是符合发展规律的。 

另一男得知此事,决意如法炮制,遂赶集卖猪,天黑遇雨,二十头猪未卖成,到少妇家借宿 
    少妇说:家里只一人不便。 
    男:求你了大妹子,给猪一头 
    女:好吧,但家只有一床。 
        男:我也到床上睡,再给猪一头。 
    女:同意。 
    半夜男商女,我到你上面睡,女不肯。 
    男:给猪两头。 
    女允,要求上去不能动。 
    少顷,男忍不住,央求动一下,女不肯。 
        男:动一下给猪两头。女同意。 
    男动了七次停下,女问为何不动? 
    男说:完事了~~~女:...... 
     天亮后,男低著头赶2头猪赶集去了...... 
        哈佛导师评论:要结合企业自身规模进行谨慎投资,谨防资金链断裂问题 

又一男得知此事,决意如法炮制兼吸取教训,遂先用一头猪去换一粒伟哥,事必,天亮后,男吹着口哨赶38头(含少妇家的18头)猪赶集去了…… 
       哈佛导师评论:企业如果获得金融资本的帮助,自身经营能力将得到倍增。 
       知道此法男多,伟哥供不应求,逐渐要2头,3头猪换一粒伟哥。 
     哈佛导师评论:这就是通货膨胀。

     当伟哥价格涨到16头一粒的时候, 
       哈佛导师评论:该男已经进入边际成本,除了拥有对自身能力的自信和未来良好愿望
       以外,实际现猪流已经为零。

    但换猪男越来越多,卖伟哥的决定,扩展生产能力,推出一种次级伟哥,如果你缺一头猪,只要你承诺可以到该女房中一夜,就可以先借,事成后补交猪款,这个方法大大促进了伟哥销售。 
      哈佛导师评论:这就是贷款,让企业可以根据未来的收益选择借支流动资金

   伟哥专卖店后来在即使你一头猪都没有,只要你承诺可以到该女房中一夜,就可以先借,事成后补交猪款。 
  哈佛导师评论:这就是金融创新,让现在的人花未来的钱,反正等你老了未来的钱你也花不动。 

    消息一出,换猪男越来越多,有人找伟哥专卖店,这个项目太好了,我们把它变成优质基金,对外销售债券,你们也就可以分享我的收益,如何? 
  结果伟哥专卖店觉得甚好,于是该公司把换猪男分三类,一类是拿现猪换的,一类是一部分现猪贷的,一类是完全没有现猪借的,发行三种债券。大家踊跃而上。纷纷购买伟哥专卖店的债券,伟哥专卖店生意太好,就把债券销售外包给另外一家公司运作,该公司也一并大发其财,公司越做越大,甚至可以脱离实际伟哥销售情况来发行,给自己和伟哥专卖店带来巨大的现金收益。 
  哈佛导师评论:这就是专业的人做专业的事,从实体经营到资本运作,经济进入了更高的层次。 

  为了防止自己债券未来有损失,该公司决定给它买上保险,这样债券销售就更容易,因为一旦债券出现问题,还可以获得保险公司的赔付,债券公司销售这下子太好了,保险公司也获得巨大平白无故的保险收入。 
  哈佛导师评论:这就是风险对冲,策略联盟,提高了企业的抗风险能力,也保护了消费者利益。 

  换猪男太多,排长队等待,该女无法承受,说老娘不干了,我搬家,一时间有无数拥有伟哥的欠猪男。 
  哈佛导师评论:这是个别现象,属于市场的正常波动,不会影响整个经济。

  结果该女迟迟不肯搬回。一部分欠猪男没有收入,只好赖帐,结果大量债券到期无法换现猪吃,债券公司一看,一粒伟哥16头猪,这哪里还得起,宣布倒闭 
  哈佛导师评论:这是次贷危机,不会影响整个金融行业。 

  哪里晓得债券公司还把债券上了保险,保险公司一看,这哪里赔得起,于是也宣布要倒闭。 
  哈佛导师评论:这是金融危机,已经开始对整个实体经济形成冲击。
### 创建写实风格的居家少妇3D模型 对于创建一个写实风格的居家少妇3D模型文件,特别是FBX格式用于家庭场景的应用,可以考虑以下几个方面: #### 数据集的选择与准备 构建高质量的人脸身体模型通常依赖于大量的高分辨率图像作为训练基础。根据已有研究,在训练过程中使用的数据集不仅限于大量带有人物描述的文字资料,还包括数万张人脸图片及其对应的负样本[^2]。 #### 模型架构设计 采用类似于XGLM这样的多语言生成预训练框架可能并不适用于此特定任务;相反,更应该关注那些专注于人体建模或面部重建的神经网络结构。这些模型往往基于卷积神经网络(CNNs),并利用GAN(Generative Adversarial Networks)来提高输出的真实度[^1]。 #### 训练配置 当涉及到具体的技术细节时,如优化算法、损失函数等,则可以根据实际情况借鉴上述提到的研究成果中的某些设定。例如,使用AdamW优化器,并适当调整学习率以适应不同的硬件环境计算资源限制。此外,考虑到GPU的数量及性能差异,合理规划批处理尺寸(batch size)也是至关重要的一步。 #### 后期处理 完成初步渲染之后,还需要对最终产品进行一系列后期编辑工作,比如材质贴图应用、光照效果调节等等,从而使得该角色更加贴近现实生活中的形象特征。 ```python import bpy def create_realistic_woman(): # 假设已经加载了一个基本女性模型 obj = bpy.data.objects['BaseWomanModel'] # 应用修改器使模型看起来更自然 mod_subsurf = obj.modifiers.new(name="Subdivision", type='SUBSURF') mod_subsurf.levels = 2 # 添加纹理映射 mat = bpy.data.materials.new(name="RealSkinMaterial") tex_image = bpy.data.images.load(filepath="//path/to/texture.jpg") node_tree = mat.node_tree bsdf_node = node_tree.nodes["Principled BSDF"] image_texture_node = node_tree.nodes.new(type='ShaderNodeTexImage') image_texture_node.image = tex_image node_tree.links.new(image_texture_node.outputs['Color'], bsdf_node.inputs['Base Color']) obj.active_material = mat create_realistic_woman() ```
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