难道CSDN只允许州官放火吗?

triout 2010-09-20 12:20:38
“尊敬”的WebMaster,我很遗憾的告诉你,我发现你们不过是一个只许州官放火的地方。

我的ID DAVIEW,曾经在你们的招聘职位频道 https://forum.csdn.net/SList/JOB/ 发布过5条招聘信息,没错,我发招聘了,我每条发布的信息都是不同的职位,这个很重要吗?

好了,好了,就算这个问题很严重吧,影响了你们的收入吧?我想只能是这样了,否则,你们的招聘频道就没存在的意义,否则,也就不会有别的用户都能发布招聘信息的了,难道那些用户是正式给钱了的?看那些ID,也一个一个的是马甲!

我想,如果我发布了招聘信息触动了你们CSDN的利益的话,你们删除我的帖子也不是什么问题,所谓“我为鱼肉”,我还是有这个自觉的,但是,这个垃圾,对不起,我说粗口了,我说删除我帖子的这个垃圾,它(对不起,这里我只能用“它”这个字眼)为什么把我的ID对所有的频道都封闭了?是严惩吗?

很好,很好,那就严惩吧。

换作以前,我绝对弄上100个,1000个,10000个,甚至更多的马甲跟你们耗,但是,今天的CSDN已经不是曾经的CSDN了,消耗这个对我来说是没有任何意义的了。

这里,我想想所谓“尊敬”的WebMaster大人请求:把删除我帖子并冰封我的ID的这个垃圾找出来,我想知道它现实生活中的一切的信息,也许,我真的想在现实生活中报复它,当然,你不愿意告诉我也无可厚非,因为,可能这个“它”就是“尊敬”的你WebMaster大人,又或者是那个蒋XX吧。

好了好了,我不想多啰嗦了,有兴趣,可以把我的另外一个ID TRIOUT也彻底的冰封了!

非常感谢
DAVIEW
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PAimba 2010-11-30
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那就这样吧
xf_taoran 2010-11-30
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dbcontrols 2010-11-30
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如此好帖,怎能不顶
mars199 2010-11-30
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Laputa_Island 2010-11-29
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如此好帖,怎能不顶
浪子-无悔 2010-10-15
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CSDN 真的已经不像咱们刚来的时候的样子了,
管理也别只封我.NET板块了,直接全论坛封杀算了,就因为别人的一个恶意举报,一个巧合的事件。
就被版主啥也不问,直接封杀。居然连一个通知都没发给用户,这就是你们CSDN的做事风格吗?
不说了,看来还是少来为妙了。
黄_瓜 2010-09-21
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zzxap 2010-09-20
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都不想上CSDN了。老是删我的贴
flyerwing 2010-09-20
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审死官中的名言:只准州管放屁不准百姓拉屎.
viena 2010-09-20
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蒋XX ?
wiki14 2010-09-20
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[Quote=引用 1 楼 q107770540 的回复:]
CSDN有一个传说中的部门叫:商务部
[/Quote]

不是有关部门?
yongchaochu 2010-09-20
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的确是越来越不像话了,老这么下去csdn要没落了,建议好好整顿整顿
q107770540 2010-09-20
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CSDN有一个传说中的部门叫:商务部
Laputa_Island 2010-09-20
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难道是她?
Laputa_Island 2010-09-20
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估计是管理员,不是斑竹
2010-09-20
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名流千山。
lyzyjoyo 2010-09-20
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看看这贴什么时候被和谐掉
兔子-顾问 2010-09-20
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ajq1989 2010-09-20
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此贴会被和谐吗??
数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[弯腰(bending), 躺卧(down), 站立(up)] · 训练集:3240 张 · 验证集:0 张 · 测试集:210 张 · 总计:3450 张 该数据集聚焦于室内居住环境下的人员行为状态识别,通过多角度、多时段的图像采集,全面覆盖了日常生活中常见的身体姿态变化。数据集中包含多种典型动作场景,如站立、弯腰和躺卧等,能够有效支持对个体活动状态的精准判断,适用于智能安防、健康监护及居家行为分析等高价值应用领域。... 【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 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9740** mAP50-95 | 0.8780 Precision | 0.9537 Recall | 0.9434 train/box_loss | 0.3695 train/cls_loss | 0.1506 val/box_loss | 0.4416 val/cls_loss | 0.2860 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9740,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.8780,和 mAP50 差距仅 0.10,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9537、Recall 0.9434,精召双高,模型对弯腰、躺卧、站立的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...

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