前言：中文期刊網精心挑選了一篇故事范文供你參考和學習，希望我們的參考范文能激發你的文章創作靈感，歡迎閱讀。
一篇故事范文1
在一棵荔枝樹上，長出了不勝枚舉的嫩芽。一片片嫩綠的葉子，在母親的懷里歡呼雀躍，仿佛是為了春天譜寫著綠色的贊歌。其中有一片綠葉特別機靈，體形更是與眾不同。它沒有其它葉子狹長的身軀，有的只是像手掌一樣的形狀，它的伙伴對它議論紛紛。
“瞧！我們這出了一個怪物！”一片葉子冷冷地說。隨之，其余的葉子隨聲應和，一陣冷笑，將掌形綠葉趕入了陰暗的角落。
隨著蜜蜂嗡嗡的飛舞曲，荔枝樹綻開了花蕾，樂彎了腰。長在掌形綠葉這邊的花蕾特別壓枝卻得不到蜜蜂的賞識?；ɡ傩箽鈽O了。掌形綠葉苦苦哀求，才請來了蝴蝶仙子幫忙授粉，大伙笑它找不來蜜蜂，才招來蝴蝶。它們還信心十足地說，那蝴蝶授粉的花是接不了果實！花蕾聽了傷心的哭了，掌形綠葉也偷偷地哭了。
次日，掌形綠葉并無泄氣，它對自己十分有信心。它認為自己可以讓花蕾結果，可以讓同伴接受它，可以讓人們憐愛它。它心里總是默默記著：長風破浪會有時，直掛云帆濟滄海。它等著那一天。
當別人玩樂時，掌形綠葉還不停地為花輸送營養；在別人工作時，它比別人更辛勤；在別人睡覺時，它忘不了為花蕾送上“夜宵”。這樣日復一日，終于迎來了荔枝飄香的季節，迎來了豐收的喜悅。
那往日的花蕾，已成比普通荔枝大兩倍的碩果。人們發現它們，它們成為全城的焦點，記者紛紛采訪它們。
記者；“請問，你是怎樣讓荔枝長大？”
一篇故事范文2
它茫然地看看四周，等待著下一陣風的到來，等待著那替它選擇生活的人，等待著命運的安排……
風把它帶到遠方去，它就去北方；風把它帶到南方去，它就要去南方。
它不知道自己到底要去哪兒？也不知道自己最終要去哪兒？更不知道自己要做些什么，這直到跟著風走，隨著風飄，度過生命中的一天又一天……
有一天，它又回到了它的母親的下面——樹下，在等著風把它帶到另一個地方。
老樹見了，搖了搖頭，問：“孩子，你這一生要干什么呢？就這樣過嗎？”
“我……我也不清楚?！甭淙~一雙茫然的眼睛看著前方。
“不清楚？那你就不配做一片落葉！作為有一個有靈魂的東西，就不應該沒有目標，不知道自己在干什么！”老樹振振有詞地說：“有理想、有奮斗目標，才是真正的生活，才是一片真正的落葉?！?/p>
落葉睜大眼睛，似乎明白了，又似乎沒明白。
它默默地想了想，走向了泥土，一陣風又刮來了，沙沙作響，似乎在招呼這位老伙伴，但落葉沒有隨著風去。
一篇故事范文3
清明節那天，天氣晴朗，萬里無云，我和小伙伴相邀去雙合鎮體驗插秧生活。一路上，我哼著小曲，快快樂樂地出發了。
過了一會，我們來到了目的地。沒等車停穩，我們便迫不及待地下車。這時，熟悉的景色又展現在我眼前——這不正是我們曽經來收割稻谷的地方嗎？不過，以前金黃色的海洋變成了白茫茫的一片，在太陽的照耀下格外耀眼。只看到一頭小水牛在田基靜靜地吃草。
再走近些，就聽到小朋友的歡呼聲，我急忙沖過去，脫下鞋，拿起秧苗......，這時我腦袋一片空白——不知怎么插。農民伯伯走過來了，搖了搖頭，笑呵呵地說：“小朋友我來教你們吧。首先要彎著腰，弓著步，然后左手抓好秧苗，右手拿起兩三根，用食指伸直泥土里?！蔽壹泵υ嚵艘幌?，它們好像和我作對似的，歪歪斜斜的，有的還倒了呢！我問農民伯伯，為什么插不好？原來，秧苗還要插深一點。我又試了幾下，慢慢地順手了......
一篇故事范文4
關鍵詞：視差估計；運動矢量；均值偏移；預測視差矢量；視差匹配
中圖分類號： TP391
文獻標志碼：A
0 引言
多視點視頻編碼是多媒體信息處理研究的熱點，在三維電視（ThreeDimensional TeleVision，3DTV）、自由視點電視（Free Viewpoint Television， FTV）、虛擬現實等領域廣泛應用[1-2]。多視點視頻是通過相機陣列獲得的信號，數據量十分龐大，因此如何對其進行高效的壓縮是該技術的核心。研究表明視差估計在多視點視頻編碼中占用了大量的編碼時間，相關學者對其展開了大量的研究工作。Ding等[3]根據運動矢量和視差矢量在時空域的相關性來預測視差矢量，提高了編碼效率。Kim等[4]通過視差矢量和運動矢量的幾何關系來預測運動矢量，節省了編碼時間。鄧智玭等[5]根據運動和視差模型，結合時空域的多參考幀進行聯合運動和視差估計，但該算法缺少高效的視差匹配，編碼效率有待提高。宋曉煒等[6]分析了平行相機和匯聚相機視差矢量特點，根據三步搜索法確定最佳匹配塊，但由于缺少極線校正，匹配精度有待進一步提高。Shen等[7-8]利用鄰近視點的運動矢量來預測當前宏塊的視差矢量，但該方法沒有進一步匹配視差矢量，視差精度還有待提高。均值偏移（Mean Shift）是一種高效的聚類方法，Comaniciu等[9]利用Mean Shift分析圖像的特征空間，對圖像平滑起到了很好的效果。近年來有學者將Mean Shift用于視頻目標的跟蹤[10-11]，也取得了良好的效果。本文分析了視差矢量和運動矢量的幾何關系，計算了預測視差矢量，用Mean Shift算法進行視差匹配，取得了良好的效果。
4 結語
本文針對多視點視頻編碼中運算量最大的視差估計提出了一種新的方法。根據多視點視頻視點之間的空間相關性及同一視點時間上的相關性，分析了視差矢量和運動矢量的幾何關系，獲取了參考宏塊的預測視差矢量。通過建立參考幀和當前幀宏塊的特征模型，用Mean Shift算法對兩者進行高效匹配。最后通過實驗表明本文方法的視差估計效果理想，和JMVM7.0全搜索算法相比，在保持率失真性能基礎上節約了90%以上的計算量，和經典的快速算法相比率失真性能和編碼效率均獲得提高。
參考文獻：
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[10]HU JS， JUAN CW， WANG JJ. A spatialcolor meanshift object tracking algorithm with scale and orientation estimation[J]. Pattern Recognition Letters， 2008， 29（16） 2165-2173.
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一篇故事范文5
2005年4月4日，她一周歲了，她坐在藤椅上，一個大大的腦袋，胖乎乎的臉蛋上長著一雙水靈靈的眼睛，好像在對攝影師說：“你們在干什么呀？為什么這樣看著我呀？而且還要叫我看著你手拿的東西，那到底是什么喲？”一張小小的嘴巴里露出4顆潔白的門牙，笑的可甜啦！雙手的手腕套著兩個手鐲，手鐲上還有幾個小小的鈴鐺，那是外婆送給她的，外婆祝她快快樂樂健健康康地成長。她還抱著一只可愛的“小熊”。
你們看，這個胖乎乎的笑女孩可愛吧！呵呵呵這就是小時候的我。
南豐縣子固小學三年級:黃欣語
一篇故事范文6
——題記
在家的時候，想看一看我那本厚厚的記載著回憶的照片本了。
翻開的一瞬間，我看見的那張照片，是我一生中最重要的一張照片。
照片上，是我和我原先樣的一只小狗。那一只小狗卻是我童年最重要的伙伴，他總共陪伴了我八年的時光，就被無情的時間多去了生命。它的走，使我痛哭流涕，難以停止。
這只小狗，從我上了小學以后，就被送到了姑奶奶家中了。那里是農村大院，空間大，才把它送到了那。家里的空間太小了，不能經常放只狗，而且我上了學就沒人照顧它了，才痛下狠心的把它送到了姑奶奶家。
