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公司配的电脑屏幕不是很清楚,想要看清必须离得比较近,这样看着越来越费眼。之前在商场配过眼镜,但是总感觉不太好。所以准备多花点钱配一个副好点的眼镜。一种是去规模大的眼镜店选择名牌镜片,一种是去靠谱的医院验光,再从网上挑选好一点的镜片品牌。去医院显然要更好,验光有了数据,可以慢慢在网上挑选了。

  • 北京的眼科医院,最好的当然是 北京同仁医院 了,网上虽然有些差评,但更多得是评价服务态度,验光技术应该是一流的,于是在微信公众号上关注 京医通 ,这么知名的眼科,肯定要提前预约,还挺难预约上的。
  • 观察了几天后,发现同仁医院只能预约工作日的时间,周末人家不上班啊。所以想要去同仁医院验光的不只要提前预约上,还要请假。而且听说为了验光数据的准确,一般都是连着去两次,所以请假还要请两天的。
  • 请假去配眼镜显然是不太现实的,于是开始找其他的替代医院。北京嘛 好医院还是挺多的,又了解到 北医三院 验光也不错(其实大部分的三甲医院的眼科验光都是OK的)。所以又开始网上预约,也是预约了挺多天才成功,这个医院好就好在周末也上班。预约需要下载 北医三院APP 在APP里进行预约。
  1. 下载 北医三院APP

  2. 选择预约挂号,院区选择第一项 北京大学第三医院 在这里插入图片描述

  3. 选择眼科门诊里的 眼视光中心 在这里插入图片描述

  4. 预约成功后,按着时间去医院就行,有北京医保的可以提前一两天把医保定点医院改成北医三院,然后挂号费就可以用医保,正常挂号费是50元,使用医保挂号费是10元,加上检查费用一共是42元

  5. 到了医院后正对大门是门诊楼, 眼视光中心 在门诊楼西侧(反正是进大门后的左手边),右边是眼科门诊楼,一般都是治疗眼病在这。千万别走错了,白浪费时间。

  6. 进眼视光中心所在的应该是叫 医美楼 进去后上二楼,自助取号机上缴费(支持支付宝微信)取号,然后在护士台问一下,千万别傻傻的等着。

  7. 多在护士台询问清楚,整个流程下来很快,不用排队太久,到号了会叫名字,如果等了挺久没喊到名字,记得在护士台问一下,可能喊到了没听见。

  8. 检查完后会得到这样一张数据结果,拿着就可以去配镜了,在这医院也可以直接配眼镜,但是吧。。。。。 在这里插入图片描述

配镜ok了

目前刚验光完,还没有配镜,后续配了眼镜,会更新

眼镜嘛,品牌越大、价格越高,也就越好。选来选去选中了依视路的 钻晶A4,如果不要求防蓝光的话,选择钻晶A3的也可以,还能更实惠点。可以选择依视路旗舰店,或者是镜宴旗舰店(依视路的子品牌),最好的选择京东上的自营,更有保障一些。两个A4的镜片加上全钛金的镜框大概要六百多(标价都是一千多,不过有优惠的),本来有眼镜戴 所有也不是着急配,所以慢慢等更大的优惠,等了几天天猫上的镜宴旗舰店就有优惠了,综合算下只要365元,虽然不是京东但是应该也凑合吧,毕竟此时京东没活动。最低的优惠价格可以到两百多,眼镜这东西就是暴利啊。

总体戴着还行,虽说是防蓝光的,但看东西也不是特别泛黄

北京大学第三医院验光记录–2022-1-9起因公司配的电脑屏幕不是很清楚,想要看清必须离得比较近,这样看着越来越费眼。之前在商场配过眼镜,但是总感觉不太好。所以准备多花点钱配一个副好点的眼镜。一种是去规模大的眼镜店选择名牌镜片,一种是去靠谱的医院验光,再从网上挑选好一点的镜片品牌。去医院显然要更好,验光有了数据,可以慢慢在网上挑选了。了解北京的眼科医院,最好的当然是北京同仁医院了,网上虽然有些差评,但更多得是评价服务态度,验光技术应该是一流的,于是在微信公众号上关注京医通,这么知名的眼科,肯定
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Nginx 1.24.0 是 Nginx 开源项目发布的一个重要更新版本,该版本在性能优化、功能增强以及安全性提升方面带来了诸多改进。当您下载 Nginx 1.24.0 的压缩包时,您将获得一个包含 Nginx 源代码的压缩文件,通常命名为 nginx-1.24.0.tar.gz(对于 GNU/Linux 和 macOS 系统)或类似的格式,具体取决于发布平台。 这个压缩包包含了编译 Nginx 服务器所需的所有源代码文件、配置文件模板(如 nginx.conf)、模块源码以及构建和安装说明。通过解压这个压缩包,您可以在支持 C 语言编译器的操作系统上编译并安装 Nginx 1.24.0。 Nginx 1.24.0 引入了一系列新特性和优化,可能包括但不限于对 HTTP/2 和 HTTP/3 协议的进一步支持、性能提升、新的模块或模块更新,以及对已知安全漏洞的修复。这使得 Nginx 能够在保持其作为高性能 HTTP 和反向代理服务器的声誉的同时,继续满足不断发展的网络需求。
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。