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那一年,她病了,他用板车拉着她去镇上找诊所看病。说了一箩筐的好话,掏出口袋里所有的硬币,郎中终于给她打了针,再塞给她两服黄竹纸包着的中药。

他拉着板车往回走,她依旧坐在板车上。穿过一条小街,向右拐,再穿过一条街,好香好香的气味儿飘过来,飘过来。他狠狠咽了口唾沫,迟疑几秒,止了步,回头:“你想吃油条不?”

板车上的她本来也在偷偷咽唾沫,忽儿听到他的问话,愣了愣,摇头:“不吃,不想吃。”她摁摁布包里那几个煮熟的红薯:“这有红薯呢,我要是饿了,会吃红薯的。”她清楚,他的兜里连一个碎角子都没了,哪来钱去买油条。

他静静地看着她,就像一下子,一下子看到她的心底里去了。她不好意思了,低头。该死的,那好香好香的气味儿又扑过来了,她情不自禁地又吞了吞唾沫。

将板车轻轻拉到街边,泊稳,他大踏步朝街角那个炸油条的小摊走去。她的目光追着他那肩宽背阔的身影,看着他站在摊主前戳戳点点。她脸红了,羞愧地闭上眼。天啊,我们不是乞丐呀,他怎么好意思向人家乞讨!再睁开眼,她便看到他笑吟吟举着一根油条朝她跑过来。

她生气,扭头:“我不吃。我不是乞丐,我不吃乞讨来的东西。”

他大声说:“谁说这油条是乞讨来的,我是拿烟丝换的。”

她诧异:“拿烟丝换的?那你想抽烟时咋办?”他抽烟好多年了,人家说“人是铁,饭是钢”,他却说“人是铁,烟是钢”。在他眼里,烟比饭重要。累了,他点支烟一吸,就来劲了;饿了,他点支烟一吸,就饱了。他抽的烟都是自家种植的旱烟,晒干后,烟叶切成丝装进小塑料袋再掖在兜里,想吸时,拿小纸片滚成“喇叭筒”。

他笑:“一天半天不抽烟,死不了的。再不济,烟瘾来了忍不了的话,就捡几片路边的干树叶搓碎了滚成喇叭筒,不也照样能抽能应应急……”他将油条递给她:“快吃,趁热,香香软软的。”

她说:“我们分着吃,你一半,我一半。”他摇头又摇头:“不,我不爱吃油腻的东西,你快吃。”

她咬了一口,眼睛就雾蒙蒙了,想擦擦,没擦。他还在高兴着,问:“香不香,甜不甜?”她脱口而出:“苦,好苦。”

他差点蹦起来:“苦?怎么会是苦的,我要师傅给炸一根最甜最香的哦。”她抬起头,皱眉头:“不信,你自己尝尝。”她用劲掐下大半截,狠狠塞进他的口里。他嚼了一下,再嚼一下,咦,奇了怪了,不苦,好甜好香,还暖和和的呀。

看他一脸摸不着头脑的疑惑样子,突然地,她扑哧一声笑出声来了。他,顷刻间,就明白怎么回事了。她只是“骗”他分享那一根油条呀,骗他吃下一根油条的大半截呀……

这个故事里的他,是我30年前的父亲。这个故事里的她,是我30年前的母亲。这个故事,父亲对我讲过“9999”次,母亲对我讲过“9999”次。父亲母亲讲述的“版本”有些出入。父亲总是忽略掉他用自己热爱的烟丝换油条的情节,却一再重申母亲骗他吃油条的细节。母亲总是强调父亲用烟丝换油条的细节,却扔了她骗父亲吃油条的情节。

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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