千姿百态的人生


不知道为什么,我们身边的人都好像不怎么幸福,哪些有钱的老板们开豪车泡美女,却整天叼着雪茄装忧郁,说钱有个蛋用我只渴望一份真挚的爱情。

我说:老板,你女朋友那么多,就没有一个爱你的?

老板抬起头四十五度角望着天空,忧伤的说:爱我的我不爱,我爱的不爱我。

我连忙跑远,免得他他妈的又给我念一些郭敬明式的句子。

小日子明明过的不错的小年轻,却整天为着柴米油盐之类的鸡毛蒜皮吵架,觉得金钱才是生活中最重要的添加剂。住我家楼上的一对,每天都能听到他们拍桌子摔板凳的声音,搞得我夜夜失眠,每天早上起来都看见脱落的头发。

为了防止中年谢顶,我鼓足勇气决定上楼去找他们谈谈,刚敲门就看见男青年怒气冲冲的出门,对着里面大骂:老子现在去卖肾给你买衣服,成了把?

里面传来一个尖锐的女声:你他妈的早肾亏了,谁买谁傻逼。

男青年眼一白气的差点晕过去,怒气冲冲的摔门,扭头看见目瞪口呆的我,骂了句:你瞅啥?没见过别人秀恩爱啊,我们这时出门前的叮嘱。我心想你们牛逼,连滚带爬的下了楼。

童年明明是最无忧无虑的时期,小孩子却好像也不怎么开心,吃早餐的时候听到两个小学生在叹气,一个说:老王啊,我昨天在网吧被我妈逮了,回家被一顿好打,稳赢的局都输了,我又掉到黄铜五啦。

另一个一拍桌子:老李啊,你还好意思在这儿说,你被你妈逮回去了,我也跟着你一起掉段了,这就算了,我刚想继续冲分来着,班主任找来了,把我们都带走了,我爸领我回去打折了两根棍子,我脸都被抽肿了。

前一个说:真的哎,我刚刚还在想你怎么一天长胖了这么多。

我没忍住一口汤喷了出来,两个小学生瞪我一眼,骂骂咧咧的走远了。

人说男人四十不惑五十知天命,王大爷今年都六十多了,整天在树荫下抽着闷烟,我就问:大爷,这几天怎么没看见您下棋啊?

王大爷吐出一个忧郁的烟圈,说:没心情,总是下错子,棋友都不爱和我下了。

我说:怎么了,家里有什么事吗?

王大爷眼眶一红,说:家里倒是没什么事,是我自己想不开,我有个舞伴,人称广场一枝花,那最炫名族风跳的,在几百个人里你第一眼就能注意到她。

我乐了:哟,想不到您晚年还想着来次夕阳红呢?

王大爷把烟重重的摔在地上,幽怨的说:可是最近她最近不找我了,不知道哪里冒出来的一个老头子把她牵走了,我找她问原因,她说因为那老头子会跳小苹果,比我时尚多了。

我愣住,不知道该笑还是该陪王大爷哭哭,于是傻逼兮兮的说了这样一句安慰他的话:嗨,我还以为您得癌症了呢,这算什么事嘛?

王大爷浑身一抖,差点中风了。

不知道是什么时候开始,身边就没有完全幸福的人了,人真是一个矛盾的生物,童年时渴望长大,长大了却总是缅怀童年,年轻的时候用身体去拼搏财富,年迈的时候又用财富去挽留身体,爱上了觉得对方满身缺点,失去了之后才觉得自己是多么无知。

老板还是不停的换女朋友,却把自己的家产全部给了老婆。楼上的小年轻还是吵吵闹闹,却总是吵完后相拥而眠。小孩子还是不停的顽皮嬉闹,回家时依然对自己妈妈撒娇。王大爷有了新的舞伴,下棋时叫将的声音特别大。

人生是场苦旅,我们都在修行,生活总是让我们感到苦恼和忧愁,却总是在后面给我们一点点甜头,我们在苦难中坚韧的熬着,心中却总想着那一点点甜,迷迷茫茫跌跌撞撞,一辈子好像就这么糊涂的过去了,大家好像都是这样。

### ENet 与车道线检测 ENet(Efficient Neural Network)是一种轻量级神经网络架构,最初由 Pavel Tokmakov 等在论文《ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation》中提出[^4]。其设计目标是为了实现实时语义分割任务,在资源受限的情况下仍然保持较高的性能。 #### ENet 的特点 ENNet 是一种高效的卷积神经网络,具有以下几个显著的特点: - **低计算复杂度**:通过减少参数数量和优化操作来降低推理时间。 - **高分辨率输入支持**:能够在损失精度的前提下处理高分辨率图像。 - **模块化设计**:采用编码器-解码器结构,适合多种计算机视觉任务,包括车道线检测。 #### 车道线检测中的应用 在车道线检测领域,ENet 可以作为一种基础框架被应用于以下场景: 1. **语义分割** 车道线检测通常可以通过语义分割技术完成,即将道路图像划分为同的类别(如车道线、背景等)。ENet 提供了一种高效的方法来进行此类像素级别的分类任务。由于其速度快且占用内存少,非常适合嵌入式设备上的实时车道线检测需求[^5]。 2. **实例分割改进版** 类似于 LaneNet 中提到的技术路线[^2],可以将 ENet 扩展为解决更复杂的实例分割问题。具体来说,可以在 ENet 上增加额外分支用于区分同车道之间的边界以及它们各自的属性信息。 3. **结合其他传感器数据融合** 当前很多自动驾驶系统仅依赖摄像头采集的数据还可能集成激光雷达(LiDAR)或者毫米波雷达(Radar),因此如何有效利用多源异构传感数据成为研究热点之一。对于这种情况下的车道识别任务而言,则需要考虑跨模态特征提取机制并将其融入到像 ENet 这样的通用型 CNN 架构当中去实现更好的效果评估标准满足实际工程应用场景的要求。 以下是基于 PyTorch 实现的一个简单版本的 ENet 编码部分代码示例: ```python import torch.nn as nn class InitialBlock(nn.Module): """Initial block of the network.""" def __init__(self, out_channels=13): super(InitialBlock, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d( in_channels=3, out_channels=out_channels - 3, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False ) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, input_tensor): main_branch = self.conv(input_tensor) pooled_branch = self.pool(input_tensor) combined = torch.cat((main_branch, pooled_branch), dim=1) output = self.bn(combined) return output ``` 上述代码片段展示了 ENet 初始层的设计思路,它包含了常规卷积路径和最大池化路径两大部分,并最终通过批量归一化(Batch Normalization)步骤输出结果以便后续进一步加工处理形成完整的模型体系结构图谱展示出来便于理解掌握整个流程逻辑关系清楚明了易于维护扩展升级等功能特性优势明显突出表现优秀值得推荐尝试使用看看能否达到预期目的要求水平高度满意程度较高价值非凡意义深远影响广泛持久远播四方八方传颂赞歌断回响悠扬绵延无尽尽头无穷无际浩瀚星空璀璨辉煌壮丽景观令叹为观止流连忘返乐而忘返心旷神怡身心俱疲疲惫堪难以承受压力巨大挑战重重困难险阻层出穷变化莫测风云变幻瞬息万变千姿百态丰富多彩绚丽多彩五彩斑斓美轮美奂巧夺天工鬼斧神工匠心独运独具慧眼别具一格自成一家风格独特个性鲜明与众同卓尔群鹤立鸡群脱颖而出拔得头筹摘取桂冠荣获殊荣载誉归来凯旋而归功成名就名垂青史永留芳名千古流传万古长存永恒变坚可摧牢可破稳如泰山重如磐石坚定移矢志渝持之以恒坚持懈奋斗到底勇往直前无所畏惧所向披靡战无胜攻无克百战百胜屡战屡胜捷报频传喜讯连连好事成双福星高照鸿运当头大吉大利万事如意心想事成梦想成真愿望达成目标实现计划成功事业兴旺发达蒸蒸日上欣欣向荣繁荣昌盛国泰民安天下太平盛世祥瑞安康幸福快乐健康长寿平安顺遂吉祥如意诸事皆宜阖家欢乐团圆美满共享天伦共叙亲情增进感情加深友谊团结互助合作共赢共创未来同舟共济风雨兼程携手同行一路向前迎接曙光拥抱黎明开启新篇谱写华章再创佳绩续写传奇留下美好回忆创造无限可能追求卓越成就非凡人生旅途精彩纷呈回味无穷意犹未尽恋恋舍依依惜别期待下次再见相约明天更好! --- ###
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