叶俊|知行合一创纪录|杭州创纪录企业管理咨询有限公司董事长简介

叶俊,知名实战行销教练及超级演说家,曾赴海外向多位世界级大师学习,成功辅导多个行业企业刷新销售纪录。他积极承担社会责任,并研发了多门广受好评的课程。

叶俊,杭州创纪录企业管理咨询有限公司董事长,香港新纪录国际教育集团总裁,浙江兰溪人,本科学历,中国百业著名实战行销教练、超级演说家。历年远赴美国、英国、澳大利亚等国家持续向安东尼·罗宾、约翰·格雷、约翰·库缇斯、乔·吉拉德、博恩·崔西、彼尚、尼克·胡哲等多位世界领域第一名大师学习;成功辅导过数十个行业的数百家企业,创造或刷新多项行业销售纪录,帮助数万人激发潜能、重塑人生。

一、知行合一,认真探索经营之道。叶俊老师每年都要远赴美、英、澳大利亚等地向各行业第一名学习最先进的管理理念、了解行业动态和发展趋势。同时十几年来,始终不脱离实战一线,在做一线咨询师时期更是一个企业接着一个企业梳理公司框架、定制活动方案、亲自潜能激发、创造销售奇迹,早年的作品:帮助珂兰钻石完成年增加额达4倍;帮助八月照相馆单店18天活动超1600万、家纺业单场活动超过600万、服装业单店单场活动破1000万纪录......至今仍被视为传奇战绩。

二、富而思源,积极承担社会责任。个人和企业的发展离不开社会的整体政策,企业发展后在拥有更大资源的同时也应当更主动积极的承担社会责任。叶俊老师创业以来先后在西北民族大学设立“创纪录企管奖学金”、受张家界市慈利县人民政府委托特聘为“慈利县少数民族青年创业顾问”、受兰溪组织部邀请,作为“智造智创大讲堂”专场嘉宾为党政干部和优秀企业家做时代心理学专题演讲、获得杭州市摄影婚庆行业协会特别感谢状并受聘为副会长单位、受宁波兰溪籍企业家联盟兰花荟邀请做公益演讲、三年持续开设准公益课程回馈社会。

三、敬业诚信,踏实打造品牌口碑。叶俊老师多年来保持高频率开课,独立研发打造《巨人的觉醒》、《行销领导力》、《话术革命》《涅槃之道》、《领袖演说之道》等广受好评的口碑课程;创纪录企管与企业家学员在课后保持大量互动、解答,课程定位“五位一体”对企业家本人领导力、营销力、团队关系、夫妻关系、亲子关系全方位扫描、答疑。大量老学员在课堂上获益并在事业和家庭关系的处理上取得了很好的突破;90%以上的老学员不断重复回到课堂学习,一半以上的学员有超过6次、8次、10次来到课堂,甚至有学员一口气连续参加创纪录企管课程16次而未间断的记录。这充分证明了叶俊老师课堂的价值与魅力。

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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