那些年啊 那些事——一个程序员的奋斗史 ——31

段伏枥和伍定轩在深圳寻找新住处的故事,从白石洲的恶劣居住环境,到最终在泥岗村找到性价比高的住所。

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                     “我们再重新找房吧?”伍定轩对段伏枥说道。
   
    “为什么?”段伏枥突然觉得奇怪,为何伍定轩会突然提出这个问题。
   
    “你看我的仙人掌。”伍定轩指了指摆在电脑旁边的一盆仙人掌。当初伍定轩决定买这小盆仙人掌的时候,也是从网上听人说,它可以防辐射。
   
    伍定轩继续说着:“你看,能够在恶劣的环境中生存的仙人掌,居然在我们的屋子被养死了,你说这地方还能住人吗?”
   
    确实,现在段伏枥住的出租屋确实不咋地。先不说白石洲鱼龙混杂,以及下面的鸡窝,就仅仅从出租屋的方面来说,状况也是非常不好。所谓的阳台,还不如说是阴台,根本就见不到阳光,晾的衣服,其实更多的是闷干的。这对于没有照射过阳光的衣服来说,其实很容易生长微生物之类,并不算很卫生。之前和刘思敏一起住的时候,因为工作比较忙,并且工资也比较低,所以一直没考虑换房。但现在不一样了,自己也将有一笔相对于以往丰厚不少的薪水,自然也该换个地方了。
   
    于是,段伏枥同意了,便开始和伍定轩去找房子,目标还是一样,一房一厅。其时,董德已经找到了工作,并且公司也是提供住宿的,所以前一两周已经搬走了,因此找房子自然就只有段伏枥和伍定轩了。
   
    深圳房子是多,但要挨家挨户去问,也不现实。其实在深圳找房子是有诀窍的,如果要找的是农民房,那么完全可以直接到农民房的聚集区,随便就能看到租房的广告,甚至有一些大叔大婶还做兼职。只要找上他们,他们就会轻车熟路带着去看农民房,如果最后觉得合适了,才给他们跑路费。这跑路费也不多,一般在20~50之间。但如果找小区房的话,那么只能找房地产中介了。因为小区房的业主不会去相信那些大叔大婶,他们更多的是将房门钥匙托付给中介,让中介带着租客去看房。只是通过中介租房的话,那么费用就比较高,行规一般是月租的一半。现在段伏枥也不想再在白石洲附近,并且也想换换环境,所以自然而然便只能借助于房地产中介了。虽然对于中介来说,获利最大的是买卖二手房,但在没有生意的时候,租房也是维持自己薪水的来源之一,所以对于段伏枥他们的租房,中介自然也是笑脸相迎。
   
    这不,这天段伏枥和伍定轩就来到了蔡屋围的一家中介公司,一个女中介很高兴地接待了他们俩。当得知两人的需求后,非常热情地推荐:“我这里刚好有个两房一厅的其中一个房子出租,装修非常好,也能见到阳光,你们要不要去看看?”
   
    段伏枥想着,只有一个房子,似乎两个人住的也不是非常方便,何况伍定轩经常玩游戏到很晚,自己睡得又早,那会不会有影响,所以说到:“没有一房一厅的吗?”
   
    中介口若莲花说着:“这里的一房一厅太火爆了,现在没有。但你想啊,你现在住的是两房一厅其中的一间,到时候对方搬走了,你们再租不就行了吗?何况我这有钥匙,直接可以去看呢。”
   
    段伏枥一听,觉得也有道理,和伍定轩一商量,便决定去看看。
   
    中介一边带着两人,一边说:“你们应该比较爱干净吧?另外一间现在是一个女孩子在住的,她不介意和男孩子一起住,但要求对方必须爱干净,经常搞卫生。”
   
    旁边住的是女孩子?听起来似乎很不错哦!只要对方不是恐龙,那么应该没啥问题。
   
    很顺溜地,中介左拐十八弯,带着两人到了一栋外观不咋的,咋看咋像危楼的三楼,拿出钥匙,打开了大门。刚开门,段伏枥就确定另一间住的确实有女生,因为听到了在白石洲隔壁相同的女人呻吟声。段伏枥和伍定轩互相望了望,在犹豫要不要进去。显然中介对此已经见怪不怪了,就像没听到一样,大大方方走进去,给两人介绍房间的布局。无奈,段伏枥和伍定轩也只能跟着进去。
   
    所幸里面的房间是锁着的,并且里面的人显然也听到了有人进来,顿时安静了。没过一会,一个头发凌乱的女人走出来,中介一看,连忙说:“张姐,我带人来看看房。”
   
    这个被中介称为张姐的显然有点慌张,连忙说:“哦,好……好……”
   
    看到中介后面站着的段伏枥与伍定轩,有点慌乱地说到:“我刚才……那个……你们要不要进来一起玩?”
   
    啥?进来?一起玩?啥意思?这里可多了三个男人啊!你口味也太重了吧?段伏枥这显然愣住了,多少有点手足无措,语无伦次地急忙回答:“不用了,不用了,家里有!”
   
    这下子轮到中介诧异了:家里有?你们两个刚刚不是说只有两个人一起住吗?
   
    这话咋越说越乱了?不是那个意思啦!虽然断背山这电影是很火,但俺们的那个什么取向还是灰常灰常正常的!
   
    张姐赶快说到:“不是的,刚刚说错了!我是说,要不要进来看看?”
   
    哦,原来是口误啊?您佬早说嘛!搞得人家刚刚心里有个小兔子一直在蹦啊蹦的。
   
    伍定轩接口说到:“你继续忙,我们看看旁边这个房间就好。”
   
    张姐似乎舒了口气,说:“哦,那我先继续忙去了,你们自己先随便看看。”继续忙?继续忙着刚刚中断的事?张姐似乎也觉得这话似乎也有点不妥,脸刷地红了,急忙奔回房间,关上虚掩的房门。
   
    不过这房间其实并不是很好,虽然能够见到阳光,但旁边是马路,车来车往的,比较嘈杂,并且灰尘也比较多,衣服挂在外面估计没多久就会变黑了。最关键是,租金也不便宜,单间也要1100。所以,段伏枥和伍定轩决定还是放弃。
   
    所谓的皇天不负人有心,没多久,有个中介就打电话给伍定轩,说有一套两房一厅的房子,租金只需要1100,非常便宜。于是,段伏枥和伍定轩奔赴下一站:泥岗村。
   
    中介所推介的房子在凤岗花园,位于泥岗村北。当段伏枥和伍定轩看过房子之后,便下定决心:租!这房子靠近山,从阳台望过去,一片绿色葱葱,阳光也非常好。更为重要的是,这房子还带家具,比如电视机,冰箱,煤气炉等等一些日常所用到的器具,当然美中不足的是缺少个洗衣机。虽然房子的外观看起来是有点破旧,已经有十几年的历史,但比现在白石洲所住的房子,甚至是这段时间所看过的房子,不知道要好上多少倍。
   
    不过这业主的脾气有点怪,不喜欢中介,所以她是将房子托付给楼下的管理处出租的。而这管理处的大婶呢,不知道是经验不足,还是懒得打理,便将这房源转给了中介。如果让段伏枥和伍定轩直接和业主沟通,那肯定不行啊,那中介费怎么收啊?所以,中介就假扮两人的朋友,三个人一起找的业主签订合同。并且商定,当一切手续办完之后,私底下两人再偷偷给中介相应的中介费。所幸这租房并没有出什么状况,一切都比较顺利。段伏枥长长地舒了口气:终于要搬离白石洲这个地方了!
   
    泥岗村位于北环大道边上,这地方其实也算得上是贫民窟,也有大量的农民房,当然旁边也有一些比较破落的小区。面积并不是很大,但购物比较方便,因为村里面有个红日子超市,规模不算小,倒也物美价廉。而泥岗村所处的位置,从地理上来说还算挺好,去东门和华强北都比较方便。所以很多囊中羞涩的朋友,都会选择在此租房。至于治安状况,因为村里面就有个派出所,所以相对白石洲来说,还算好。
   
    合同签订完毕,拿到了房门钥匙,段伏枥和伍定轩商定,下周就开始搬离白石洲。在公交站等车回白石洲之时,段伏枥不经意间看到了一个熟悉的站名:银湖汽车站!并且,泥岗村离银湖汽车站只有两站路!刘思敏所住的地方,不就是离银湖汽车站不远吗?           

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下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最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最优解,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,例如容易陷入局部最优状态、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最优的困境。 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...
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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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