特别的人范文1
相信母亲大都希望自己的孩子健康成长，拥有美好的未来，但是有时候上天也会开一些玩笑，就像是在捉弄人一样，把一些不幸的命运降临到孩子身上。
小的时候我家的小区里面就住着一个21三体综合征的患者，那时候我还不明白这么复杂的概念，而且身边的人也不会这样说，他们都说那个大叔是先天愚。
我对这种事情没有太深的概念，那时候也只是似懂非懂地点了点头，按照家里面人的要求，不去和那位大叔说话，不过大叔似乎也不是很在意，他每天都带着笑呵呵的面容。天气不冷的时候，他就会拿着一台录音机和一个音箱以及电源插座到院子里面之后开始放音乐，院子里面的一些中老年人就会随着音乐去跳舞，那就是现在的广场舞。当音乐响起来的时候，他似乎也特别高兴，也会加入跳舞的人群，笑呵呵地跟着走来走去。
如今我已经离开曾经居住的小区，也不知道那位大叔是否还健在，记得当时他是40多岁，而如今我也已经知道，21三体综合症患者的生存年限并不长，其平均年龄只有十几岁，像他活到40多岁，在患者当中就已经算是高龄了。生来就得了先天性的疾病对于他来说也是无可奈何的事情。因为这种疾病的患者往往智商低下，或许他不明白自己和别人的区别。身边人都记得记得他脸上总是带着笑容。
没有人知道他到底是幸福还是不幸呢。或许有人问过他这样的问题，而他也只是一如既往笑一笑。
特别的人范文2
说实话，某人的这位朋友真的是挺令人讨厌的，也挺令人无语的！
就是在自己的印象中，总觉得30来岁的人就应该每天拼事业，每天想着挣钱，每天想着好好的维护自己的小家庭，毕竟就是上有老下有小的日子，确实不好过！
尤其是现在临年腊月的，大家都在想着怎么挣钱？该过年的时候让过年稍微过得好一点！可是某人的这位朋友却隔三差五的找事，吃饭之类的，然后每次吃饭的时候必喝酒，喝醉酒之后就开始耍酒疯！
到现在自己很清楚的记得，上一次他喝醉了酒，大半夜的给某人打电话，说只要绝交之类的话！自己还本来想着人生启示难得俩知己，毕竟是某人，从小到大玩大的伙伴，就是如果闹到绝交，那么严重的地步还是不好的！
某人却特别淡定的说，不会，他也就是嘴上说说而已，第二天酒醒以后还是该怎么样就怎么样？毕竟就是可能在他的世界里，他如果没有了身边的这几位朋友，那么他真的会感到什么都不是吧？
结果第二天早晨的时候，他果然给某人打来电话道歉，就是说自己昨天晚上确实是因为喝了酒，希望得到朋友的谅解之类的！
有的时候我也会特别气愤的和某人说，实在不行的就别处了，毕竟就是生活中没有太多的时间和精力来应付这些，本应该在逢年过节的时候才有的聚会！
特别的人范文3
他是我特别的人，所以我做不到在向他宣布我要放下之后就像对其他普通异性朋友那样，一旦决定好放下就真的放下。
在他出现的时候我还是会立马开心，然后就又忘了我的重心是要放在哪，但唯一不一样的就是不会再拿着手机等消息，毕竟也是等不到希望的，那就当正常朋友聊天吧，不一样的可能还有一点就是分享的日常少了吧，反倒是他，今天比以往更热情，甚至让我觉得有点想挽回或害怕失去的感觉。行程都汇报，从起床到吃午饭，哈哈哈，这个男孩太可爱了吧，真的是太虐虐啊，不愧是网上说的必须虐。
其实我也知道我们当然不能说断就断啊，我的断其实是断我自己内心的期待，举止上当然还是怎么开心怎么来啊，毕竟和你在一起那么开心，只要不多想，和你聊天还是一件很值得的事的。
我昨天也说了，其实自从我们的关系复燃来，我的社交时间占据了我很大成分，但是我却并不是跟很多人聊，有时候为了可以抽出更多的时间，我敷衍了其他人，在别人说到一个可能会说比较长时间的话题时，我就故意不在，然后等到晚上再说晚安睡觉啦。只为了可以和他可以有更多的时间，他听到这个也是沉默的。我觉得可能是他真的一点也不怕失去我了吧，知道他在我心中也是一个特别的人，所以不用着急说些什么话来安慰，知道我不会离开，沉默就是最好的答案。
你是特别的人，我依旧开心地与你聊天，并开心就笑，只是不会多想而已，其实这样想也对了，也就觉得其实视频没什么，有什么的是你平时那不注意分寸的情话。
特别的人范文4
王子良与张桂华都是扬州人，当时张桂华的祖母与王子良家是同住一院的邻居。从小，张桂华就喜欢到祖母家去玩，待到十八九岁出落成亭亭玉立的少女时，王子良的母亲就暗暗相中了这位善良、淳朴的姑娘。于是请张桂华的祖母做媒人，把王子良带到了张桂华家相亲……时隔半年，王子良25岁，张桂华20岁，两人便订婚了。
订婚第二年的1949年年初，由于当时中国还在战火纷飞中，在南京工作的张桂华的父亲把女儿接了去，决定当年2月就让王子良与张桂华完婚。没有婚纱，没有结婚照，没有喜糖，七八个人连一桌都没凑满，双方母亲都没能到现场，简简单单吃了顿饭就算是把事办了。
新婚第一个月，张桂华跟着王子良来到苏州，看着丈夫既要寄钱回扬州老家照顾一大家子人，还要养活她，负担越来越重，张桂华毅然提出：她要回扬州老家去，她不能成为丈夫的累赘。
回到扬州，张桂华就开始四处找工作。目不识丁的她钩过绒线帽，缝过袜口边，去裁缝店帮人熨过衣服。早上天不亮就起床，夜里要熬到凌晨一两点钟，一刻也不闲的她，拼命赚钱养家，减轻丈夫的负担。张桂华至今最引以为豪的是，在扬州的10年间，即使日子再难，她都没有捎信要王子良寄过一分钱回家，即使再累，她都没有在王子良面前抱怨过一句……
1958年，王子良工作的单位大规模招人，他连忙写信给张桂华，让她到苏州来工作。终于，两人结束了10年的牛郎织女生活，走到了一起。当时王子良在厂里已经算是中层干部了，可他愣是把妻子安排到了车间当工人。她有时和王子良打趣：我嫁给你，好处没得到，还得比别人付出更多。
苦苦乐乐，王子良与张桂华就这样走过了几十年的岁月，把儿女拉扯成人后，他们总算是苦尽甘来。可就在2003年，退休在家的王子良中风了。儿女都要上班，照顾王子良的任务自然落到了张桂华的身上。每天早上，张桂华都会把老伴需要吃的药分门别类放在餐桌上，倒上一杯水，看着老伴吃下去。吃过早饭，老两口搀扶着去医院做理疗。王子良因为身体的缘故，起先情绪特别不好，张桂华就会耐心地开导他、安慰他，和他说笑。被老伴一逗，王子良也情不自禁地笑了。在张桂华的精心照顾下，王子良的身体一天比一天好，气色也越来越红润了。
今年情人节，正是二位老人结婚六十周年，除了子女为他们过这个“钻石婚”外，王子良还亲手写了副对联送给老伴：
六十年牵手 磕磕绊绊终不悔
特别的人范文5
说实话，某人的这位朋友真的是挺令人讨厌的，也挺令人无语的！
就是在自己的印象中，总觉得30来岁的人就应该每天拼事业，每天想着挣钱，每天想着好好的维护自己的小家庭，毕竟就是上有老下有小的日子，确实不好过！
尤其是现在临年腊月的，大家都在想着怎么挣钱？该过年的时候让过年稍微过得好一点！可是某人的这位朋友却隔三差五的找事，吃饭之类的，然后每次吃饭的时候必喝酒，喝醉酒之后就开始耍酒疯！
到现在自己很清楚的记得，上一次他喝醉了酒，大半夜的给某人打电话，说只要绝交之类的话！自己还本来想着人生启示难得俩知己，毕竟是某人，从小到大玩大的伙伴，就是如果闹到绝交，那么严重的地步还是不好的！
某人却特别淡定的说，不会，他也就是嘴上说说而已，第二天酒醒以后还是该怎么样就怎么样？毕竟就是可能在他的世界里，他如果没有了身边的这几位朋友，那么他真的会感到什么都不是吧？
结果第二天早晨的时候，他果然给某人打来电话道歉，就是说自己昨天晚上确实是因为喝了酒，希望得到朋友的谅解之类的！
有的时候我也会特别气愤的和某人说，实在不行的就别处了，毕竟就是生活中没有太多的时间和精力来应付这些，本应该在逢年过节的时候才有的聚会！
特别的人范文6
关键词：类Haar特征；AdaBoost；人脸识别
中图分类号：TP391.41
人脸在社会交往中扮演着十分重要的角色，是人类在确定一个人身份时所采用的最普通的生物特征，研究人脸跟踪识别及其相关技术具有十分重要的理论价值和应用价值[1]。
然而，人脸识别在实际中很难应用，其主要原因在于：实际场景中的人脸区域位置无法确定，光照强度无法确定，使得人脸的区域难以准确定位；其次，对于定位的ROI区域，难以选定合适的算法对该区域进行快速而准确的识别。
本文采用基于类Haar特征和AdaBoost分类器进行人脸区域的检测。
1 算法过程
人脸检测算法包括两个过程：训练过程和识别过程。训练过程对样本图片计算每一个类Haar特征，从中选择若干个识别精度高的特征；每一个选中的特征构成一个弱分类器，众多弱分类器采用AdaBoost算法构成一个强分类器。
本文调用OpenCV提供的分类器，不涉及训练过程，因此文章的主要内容是分类器的识别过程。识别过程根据分类器选择的特征计算图片的特征向量，然后应用AdaBoost分类器进行车辆区域的检测。
2 识别过程
对每一个ROI区域的识别包括图像的预处理、特征图的计算、类Haar特征的计算和分类识别四个部分。
2.1 图像的预处理
首先，将大小归一化为40*40；接着，将彩色图片转化为灰度图。
2.2 积分图的计算
图2 类Haar特征示意图
2.4 基于Adaboost分类器的识别
AdaBoost算法是机器学习中一种非常重要的特征分类算法，被广泛应用于图像检索[2]、人脸表情识别[3]等应用中。
Boosting算法都多种改进方式，本文采用理论研究和实际应用都非常成熟的AdaBoost算法。
AdaBoost算法的训练过程：
对于每一个特征，Boosting算法都能产生一个弱分类器，通过调整阈值，使得该分类器对训练样本的识别精度超过50%。在每一轮训练中，算法找出分类精度最高的特征及其阈值作为一个弱分类器。在下一轮训练中，加大错分样本的权重，使得分类器能够纠正对错分样本的误判。当训练完毕之后，对所有产生的弱分类器，根据其识别精度调整其权重：分类精度越高，权重越大，依次组成一个强分类器。
AdaBoost算法的识别过程：
将特征向量输入强分类器，按照公式 进行计算，如结果为正，则为人脸区域。
3 实验与结果
本文调用OpenCV提供基于Haar特征的AdaBoost分类器进行人脸区域的检测，检测结果如图3所示：
图3 检测结果
4 总结
本文对待检测的图片首先进行预处理，然后计算图片的积分图，在积分图的基础上计算选定的类Haar特征，最后应用AdaBoost分类器进行检测，判断该区域是否人脸区域。实验结果证明，该算法识别的准确率高，运行速度快，能满足实际应用中对准确率和实时性的要求。
参考文献：
[1]雷静.基于OpenCV的人脸跟踪识别系统研究[D].西安电子科技大学交通信息工程系，2010.
[2]Dai Sheng-Yang，Zhang Yu-Jin.AdaBoost in region-based image retrieval[A].In：Processings of the IEEE International Conference on Acoustics，Speech，and Signal Processing（ICASSP’04）[C]，Montreal，Canada，2004，3：429-432.
[3]Shan S，Yang P，Chen X.AdaBoost gabor fisher classifier for face recognition[A].In：Proceeding of the International Workshop on Analysis and Modeling of Faces and Gestures，AMFG 2005[C]，Beijing，China，2005，3723：278-291.
