上海随笔:我和韩国人的第一次亲密接触!

snla 2003-07-24 12:39:15
MM在一家韩资企业上班,公司里都是年轻人,氛围很好,公司经常聚餐(害得我经常自己回家做饭),他们本来每周工作5天,但周六上午还让大家到公司去交流感情!周五下班后,MM说她公司机器上的PhotoShop背景调不成白色了,让我去帮她弄一下!
周六早上,我们来到他们公司,几个MM正在前台那凑着,见到我,大呼小叫起来,我和他们随便打了个招呼,两位男同事我很熟,前一段我们搬家时他们立下了汗马功劳,拖地的这位肯定是*师傅了,握握手!*师傅纳闷了:“你怎么知道我”?“你们公司的我基本上没有不知道的:),天天听MM讲”!
有个哥们不太熟,打个招呼,原来是山东人呀,怪不得这么憨厚!叫上他们公司的东北小帅个一块抽根烟......
他们社长来了(他们可不是报社:),韩国都是这么称呼老总的:)),没人介绍,我就主动出击好了:“*社长,你好”(中文)!“你好”(有点韵律的中文:))!“You are welcome”!(他说英文了)
(待续)
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snla 2003-07-25
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to yjzhg(执著)
那个山东人我不认识,东北的哥们我们早就认识了!他们是两个人:)
yjzhg 2003-07-24
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原来是山东人呀,怪不得这么憨厚!叫上他们公司的东北小帅个一块抽根烟......


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山东人=东北人????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????,,,,,,,,,,,,
wkliangsdqd 2003-07-24
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come on !
gucs 2003-07-24
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继续
jleij7 2003-07-24
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好爽
smile2008 2003-07-24
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羡慕
martin5894422 2003-07-24
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呵呵,真的么?
listshyp 2003-07-24
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有意思的经历。
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[坡道(ramp)] · 训练集:275 张 · 验证集:27 张 · 测试集:0 张 · 总计:302 张 该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施,涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景,真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道,以及不同尺寸、结构和安装方式的实例,充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190,精度高于召回,存在一... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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