加班圖片可愛的

Ⅰ 周末問候圖片帶字圖片

周末問候圖片帶字圖片

周末到了，輕飄飄的是空氣，熱騰騰的是喜氣，晴朗朗的是天氣，喜洋洋的是心氣，軟綿綿的是瑞氣，下面是我為大家搜集的周末問候語大全，供大家參考，歡迎大家借鑒。

1. 盼望著，盼望著，周末來了，開心和愉快，幸福和滿足，思念和祝福，也隨著這條簡訊一起來了!祝你工作愉快，假日更哈皮!

2. 你的幸福是我心中的惦念，你的健康是我每天的期盼，你一切順利是我永遠的心願，我的快樂是看到你開心的笑臉。親愛的，周末愉快!

3. 又到周末了，把工作的壓力卸掉，漫漫旅程也得歇歇腳，心情在輕歌曼舞中美妙，溫情在對視中溢於言表。調整好狀態，以逸待勞，明天更好，周末快樂!

4. 這個周末你直樂呵!財富加班，你吃喝;財神出差，你唱歌;財運忙碌，你拍拖;財氣累趴，你快活!你是有福之人不用忙，懂得生活好悠閑!周末到了，願你放鬆自己，好好享受生活的清閑喲!

5. 無法把持思念的心跳，深切體會到牽掛的美妙，送你一件用真心織成的溫暖外套，用祝福將你籠罩，願快樂永遠在你懷抱，祝你周末樂逍遙!

6. 忙碌了一周，幸福向你一路小跑，煩惱被笑容擠跑，工作躲掉靜悄悄，K歌旅遊開心找，心情伴著音樂美妙，事業財運向你靠，嘿!祝你周末樂得逍遙!

7. 清晨醒，夢猶在，薄被不勝寒;小路邊，衰草黃，秋雁已成雙;上班忙，下班亂，平湖秋月伴;周末至，情誼濃，綿綿祝福長，願幸福停駐在身旁。

8. 人生常用軟體：影音軟體，欣賞如戲人生;殺毒軟體，清除煩惱憂愁;聊天軟體，聯絡朋友感情。周末到了，記得用解壓軟體，讓自己快樂放鬆。

9. 時間因祝福而流光溢彩，空氣因祝福而芬芳襲人，心情因祝福而花開燦爛，當您打開信息時，願祝福讓您輕松此時此刻!周末愉快!

10. 上帝問我：“周末有什麼祝願?”我說：“願他心想事成”。“送給誰?”“送給我最心愛的人。”上帝煩了“說，是誰?”“說什麼啊，就是看簡訊這小子。”

11. 懶懶睡一覺，精神好上好;街上溜一溜，心情樂上樂;美容院逛一逛，容顏美上美;朋友聚一聚，開心笑一笑，周末休一休，幸福妙一妙

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12. 周末大屠殺：用刀子，切除煩惱。用繩子，勒死憂愁。用毒葯，毒死霉運。用剪子，剪掉衰傷。周末到了，開始周末大屠殺吧。願你周末愉快。

13. 工作時想請你吃飯怕你沒時間，周末了想請你吃飯怕打擾你清閑，發條簡訊就當請你吃一頓真情大餐，雖消費很小，但友情無價。

14. 金錢能化蝶，寶劍會成龍。萬物眼裡皆為虛，碧海晴空多情趣。友人常聚人精神爽，萬金情誼此不易。周末多聚開心情，百病不侵增血氣。周末快樂!

15. 不知不覺，又到了周末;不知不覺，又把你想起;不知不覺，用手機寫下一行文字;不知不覺，這條簡訊已經跑到你的手機里：周末愉快!

16. 贈一份問候讓精神爽利，送一份活力讓青春延續，贈一份期盼讓快樂升級，送一份情誼讓生活美麗，贈一份舒心讓疲倦隱匿，送一份溫馨讓周末愜意。

17. 人兒被風吹得慵懶，空氣中散發淡淡悠閑，親情像蠶絲緊緊糾纏，隨便的笑談，隨便的消遣，隨便的隨便……周末來了，忘記時間的周轉，祝你快樂多一點!

18. 打我這邊來了個祝福，打你那邊來了個幸福，祝福遇到幸福一定會很有福，特別是遇到周末更是福上加福，朋友，祝你周末快樂。

19. 一周結束，接住我的七色祝福：紅色紅紅火火，橙色帶來收獲，金色果實碩碩，綠色暢游生活;青色給你踏實安樂窩;藍色享受祥和;紫色代我送去新的快樂!

20. 天天開心日日笑，天天順利不煩惱，天天想你不停腳，天天念你心上繞，願你時時好心情，我送簡訊，你來笑，周末逍遙，你最俏。

21. 開心周末到，暫把工作拋，累了就睡覺，不累跑一跑，心情好就笑，心情糟就鬧，痛快很重要，沒人管的著，假日要的就是快樂!

22. 小小的風箏飛到天空，下來時帶著潤潤的美麗雲朵，絲絲的風刮過耳邊，走過時帶來你笑的溫馨的聲音，束束的'陽光穿過窗戶，灑下時記憶里朋友暖暖的味道。周末，伴著我輕聲的祝福而來!

23. 好久未聯系，從不曾忘記;關懷送給你，多保重身體;煩惱要丟棄，快樂要維系;悲傷要忘記，生活更如意。簡訊關懷記心底，願你周末快樂滿足!

24. 一句感謝就是一種禮數，一句問候就是一種禮物，一個眼神就是一種鼓舞，一個擁抱就是一種呵護，一條簡訊就是一種祝福：周末快樂!

25. 捧一卷油墨，靜坐於窗前，泡一杯清茶，洗一時塵緣;迎一股淡香，舒一周清閑;送一句問候，結一世友情，祝輕松度周末!

26. 工作壓力算神馬，賺錢多少是浮雲，既然周末來到，休息最重要，放鬆心情面露笑，瞬間回復青春年少，我行我樂無煩惱，周末真是太美妙!

27. 一二三四五，快樂跟你走。周六帶周日，一周好時候。拋棄煩惱後，忘掉憂和愁。出遊減壓力，相聚約朋友。周末鈴聲起，簡訊送給你：周末懶起，幸福生活。

28. 周一周二忙，努力奮斗創輝煌;周三周四累，用心用力開富貴;周五最辛苦，前後兩周都要顧;周六周日到，切記一定休息好，祝你周末愉快!

29. 別總是想著周末，有意思么，五天的充實不好好過，兩天的無所事實你到想的挺多，你這人真沒追求，朋友，這周准備去哪裡玩啊，記得一定要帶上我。

30. 佛說‘祝福可以天天送，祝願可以時時有，祝賀可以適時而至’。首先祝賀周末到來，然後祝你願周末時時快樂，祝福你心情天天美好!

31. 祝福，祝願，統統送完。快樂，幸福，讓你樂不思蜀。煩惱，郁悶，打包拋到九霄雲外，讓你快樂又無比可愛。祝你周末愉快，拿著幸福曬一曬。

32. 我對生命中的貴人會心存感激，我對陪伴我的人會記得感謝，我對真心愛上的人會努力爭取，我對可信的人會傾心結交，我對珍惜的人會送上祝福：周末快樂!

33. 車如潮，人如海，上班一族排成排。朝九點，晚五點，兩點一線趕時間。工作忙，職場累，拼搏事業很疲憊。等周末，盼周末，周末開心輕松過。祝周末快樂!

34. 輕飄飄的是空氣，熱騰騰的是喜氣，晴朗朗的是天氣，喜洋洋的是心氣，軟綿綿的是瑞氣，鬧哄哄的是人氣，周末到了，祝你處處運氣多多福氣!

35. 【一】路順風，【二】目有神，【三】倍利市，【四】平八穩，【五】指抓錢，【六】腑清暢，洪福【齊】天。一二三四五六七，祝你周末愉快哦~

36. 值此周末之際，我代表左鄰右舍大姨媽二姨婆三姑夫四姥爺及全國的男女同胞向你表示慰問，並願你：愛情美滿爽歪歪，金銀珠寶進你懷!祝周末快樂!

37. 詩意的周末夜晚，月亮羞羞的懸於夜空，荷花伴著月夜悄悄綻放。這美景不禁使我想起了同樣美麗的你，此時的你還在勞作吧?猜也是，這么好的夜晚你這只蚊子不出來咬人才怪!

38. 不知不覺，又到了周末;不知不覺，又把你想起;不知不覺，用手機寫下一行文字;不知不覺，這條簡訊已經跑到你的手機里：周末愉快!

39. 非同一般的人是精品;非同一般的事是新聞，非同一般的愛是經典，非同一般的日子是與周末的緣分，但願你擁有更美好的周末!

40. 東風吹，戰鼓擂，周末集結心兒飛。好運追，喜相隨，明月清風來相會。好好玩，美美睡，洗去一周疲與累。春光美，多陶醉，周末快樂別浪費!

41. 煩，煩，煩，工作為啥這么難。幸好周五要過完，幸福周末要凱旋。笑，笑，笑，周六馬上要來到。沒有任務沒指標，吃飯休息睡大覺。恭祝周末愉快。

42. 送一份美麗讓周末好心情，送一份關懷讓你驕傲，送一份青春讓你不老，送一份夢想讓你實現，送一份友情不需回報，再送一份你平安才算可靠!

43. 周末到了，送份美麗讓你歡笑，送份自信讓你驕傲，送份開心讓你不老，送分夢想讓你逍遙，送份真情不要回報，再送你幸福才算可靠。

44. 不趕早不趕晚就趕周末來調侃：四仰八叉床上躺，夢游九州氣昂揚，壓力憂愁九霄外，休息娛樂解解煩，話多不嫌嘮叨王，常傳簡訊表衷腸，周末快樂方正常。

45. 一周工作的疲倦，祝福到你面前雖然不常見面，友誼從未斷線。秋日陽光燦爛，周末記得休閑。先要補足睡眠，再去購物聚餐。用好周末兩天，爭取快樂無邊!

46. 人依舊，物依然，又到周末;牽記也好，遺忘也罷，只是問候;悠閑也行，匆忙也好，開心即可;昨天好，今天好，明天會更好，衷心祝願：周末快樂!

47. 送你一鍋八寶“周”，裡面加點蔥花“末”兒，上一道佐菜武昌“愉”，再請幾個知己“快”把樂子尋。嘿嘿，千言匯一語：周末愉快!

48. 人生就像一杯清茶，坐下來細細品味，方能賞出清新淡雅的芳香。不管生活多麼忙碌，都試著停下腳步，用品茶的心境放鬆自己的心緒，祝周末快樂。

49. 鋪一張宣紙，讓墨香行雲流水，踏一地月光，讓腳步飛蓬輕盈，吹一曲橫笛，任花瓣漫天飛揚，擲一粒石子，任水波輕輕盪漾。祝福化絲雨，願你一切安好!

50. 心一下就暖啦，所以就有了雪中送炭。人一見面就相愛啦，所以就有了一見鍾情。你一看手機就樂啦，所以我的周末祝福就送到啦。願你周末愉快。

51. 什麼是開心?就是把心打開，讓陽光照進去。什麼是夢想?就是把夢打開，讓理想住進去。什麼是祝福?就是把簡訊打開讓快樂傳到你心裡：周末快樂~!

52. 該吃吃，該喝喝，好菜好肉放下鍋;該玩玩，該樂樂，不比物質比快活;我逍遙，我灑脫，騎著毛驢慢慢挪;愁也過，樂也過，得過且過最好過。周末快樂! ;

Ⅱ 你需要經常加班嗎

近日，前程無憂發布的《職場人加班現狀調查報告2022》顯示，加班已成當下不可迴避的職場常態。62.9%的受訪職場人表示需要偶爾加班（1-2天/周），28.7%的表示需要經常加班（3-5天/周）。

近六成受訪職場人表示自身處於「靈活機動加班」機制中，他們工作時間與私人時間並不分明，在表面看起來並有沒有高強度加班的模式下，被「隱形加班」吞沒。被信息流「綁架」的職場人不佔少數，當被問到是否會在下班後秒回工作相關的信息，只有15.3%的人明確表示拒絕，認為下班後是自己的私人時間。84.7%的人在下班後，仍會關注工作相關信息。這一現象在因疫情反復而遠程辦公的職場人群中更甚。

僅一成職場人實現「下班自由」

「加班」是職場常態，根據BOSS直聘數據報告顯示，只有10.6%的職場人表示自己不加班，剩下的大多數人都存在不同形式的加班情況。

從年齡分布來看，95後加班最多，進了社會才知道「年輕就要奮斗」原來不是一句空談。而相對年齡較大的70後，加班則最少。

讓不少職場人感覺到失望的是，40%的加班行為被用人單位視作理所當然，沒有任何補償。只有19%的企業會給員工加班費，23%的企業則會給員工調休。

除了自動自發地去加班之外，職場人被迫加班的原因是多樣的。報告顯示，近六成的受訪者因為發生突發緊急事件而加班，緊隨其後的是工作流程安排不當導致的效率低下。另有23%的受訪者因為周圍人都在加班，迫於壓力也加入到加班行列，這讓許多職場人對加班效率產生懷疑，這也是年輕人不愛加班的重要原因之一。

在加班這件事上，付出越多並不意味著能得到更多的回報。數據顯示，僅有11%的受訪者因為加班而獲得升職加薪，大部分職場人士（60%）沒有看到加班帶來的職場變化。還有29%的加班人安慰自己，加班可以增長能力，獲得更美好未來。

Ⅲ 加班如何發朋友圈給領導看

你好，
很高興回答你的問題，
你的問題是
加班如何發朋友圈，
讓領導看到，
首先你的好友里
必須有領導，
否則你發朋友圈領導是看不見的。
其次在發朋友圈加班情況的時候，
盡量不要泄露公司的負面信息和情況。
也不要留給領導，
你上班很空閑這種影響。
最後提醒你要注意，
你既然把領導加為好友，
那麼平時你的朋友圈要注意了，
領導都會看得到。

Ⅳ 加班費的朋友圈怎麼發

剛開始用R做空間分析的時候，也遇到過這個問題。R這種開源的東西，優點是各種包很豐富，缺點是有些包的說明寫得很亂，地理加權回歸（GWR）的R包其實功能很強大，但大部分說明都不大靠譜。

GWR在R裡面可以用好幾個不同的包來實現，其中步驟最簡單的是spgwr。思路就兩步：建立窗口、用窗口掃全局。這其實就是GWR本質上的兩步。比如我要在全美國范圍內統計某兩個（或多個）變數之間的回歸關系，我可以做一個全局回歸（global regression），但因為這些變數在空間分布上或許會有異質性（heterogeneity），表現在統計結果上就是空間不穩定性（nonstationarity），因此只看全局的統計，可能看不出什麼結果來。舉個不完全恰當但是很容易領會精神的例子，你比如說，我要分析亞洲范圍內，經濟發展程度與牛肉銷量之間的關系，經濟越發達的地方，人們就越吃得起牛肉。可是等我統計到印度的時候，壞了，印度大部分人不吃牛肉，這不是經濟狀況導致的，這一下就影響了全局統計的參考價值，那怎麼辦呢？我們可以建立一個窗口（正規說法是帶寬窗口，bandwidth window），每次只統計窗口范圍內的經濟與牛肉銷量的關系，然後用這個窗口去掃過全局的范圍。等統計到印度的時候，印度內部的各地和印度自己比，吃牛肉的人的比例就不會突然減少，這樣就能減少這種空間不穩定性對全局統計的影響。

所以，第一步就是要建立這樣一個『窗口』。當然了，首先要安裝包，我們要用到的R包有：

library(spgwr)
library(rgdal)
library(sf)
library(spData)
library(sp)
library(lattice)
library(ggplot2)
library(ggthemes)
其中，spgwr是做GWR的包，rgdal是用來讀取矢量要素的，sf，sp和spData都是用來處理矢量數據的，別的基本都是畫圖用。

以下默認你會R和GWR的基本操作。並且，以下只展現方法，不要糾結我的數據和結果，我隨便找的數據，這個數據本身沒有什麼意義，所以做出的統計看起來很『壯觀』。

我們先導入數據。這里我用的是美國本土48州各個縣（county，也有翻譯成郡的）的人口普查數據和農業數據，來源是ESRI Online資料庫。為啥用這個數據呢？因為...我電腦裡面就存了這么個可以用來做GWR的數據...

我們用rgdal讀取數據，然後把它畫出來看看

require(rgdal)
usa_agri <- readOGR(dsn = "~/Documents/Spatial", layer = "usa_counties")
plot(usa_agri)
會得到這個東西：

readOGR裡面，dsn後面加儲存shp的路徑（加到文件夾為止），layer後面寫shp的文件名（不加.shp）。不喜歡rgdal的同學可以不用，用maptools或者spData等別的處理shp的R包代替。不過如果用maptools，要注意處理一下參考系。

我們看一下這個shp裡面的列聯表都有什麼：

可見，shp裡面有3108個縣的數據，數據有61種。然後再看data下面有什麼：

總之就是各種人口普查的數據，後面截不完圖，還有經濟、房地產和農業之類的數據。那我們就隨便選兩個來當變數。我就隨便挑了，因變數選AVESIZE12，即2012年各個縣農場的平均佔地面積。自變數選POP_SQMI，也就是人口密度（每平方英里的人口）。

現在正式建立窗口，調用的是spgwr裡面的gwr.sel函數：

bw <- gwr.sel( AVE_SIZE12 ~ POP_SQMI, data = usa_agri, gweight = gwr.Gauss,
verbose = FALSE, method = "cv")
其中~前後分別是因變數和自變數。GWR里因變數只能有1個，但自變數可以選多個，如果需要多個自變數的話，就在代碼POP_SQMI之後用+號連接就行。gweight是你的空間加權的函數（隨空間距離增大而不斷衰減的函數，衰減率由下面要提到的帶寬控制），這里用的是比較常用的高斯函數，其餘的還有gwr.bisquare等函數可以調用。verbose決定是否匯報制定窗口的過程。method是決定構建帶寬窗口模型的方法，這里用的cv指的是cross validation，即交叉驗證法，也是最常用的方法，簡單說就是把數據分成不同的組，分別用不同的方法來做回歸計算，計算完了之後記錄下結果，然後打亂重新分組，再回歸計算，再看結果，周而復始，最後看哪種計算方法的結果最靠譜，這種方法就是最優解。還有一種很常見的選擇最佳擬合模型的方法是AIC optimisation法，把method後面的cv改成aic就可以用。具體AIC optimisation是什麼：AIC（赤池信息准則）_網路。總之，空間加權函數和帶寬窗口構建方法的選擇是GWR裡面十分重要的步驟。

以上便是固定帶寬窗口的示意圖。比如我在對喬治亞做GWR，這一輪的regression target是紅色的這個縣，根據做出來的窗口，圓圈以內的縣都要被算為紅色縣的鄰縣，其權重根據高斯函數等空間權重函數來賦值，而圓圈以外的縣，空間權重都賦為0。

不喜歡固定帶寬窗口的同學也可以不用它，而是用符合Tobler地理學第一定律的非固定帶寬鄰域統計，操作方法是在gwr.sel裡面加一個命令adapt = TRUE，這樣的情況下，根據你設置的k鄰居數，每一輪統計的時候，和本輪對象在k以內相鄰的多邊形的權重參數會被賦值為0到1之間的一個數，比如下圖:

我在對喬治亞做GWR，這一輪的regression target是紅色的這個縣，那麼圖上標為1的縣就是紅色縣的1階鄰縣，標為2的是2階（鄰縣的鄰縣），標為3的是3階（鄰縣的鄰縣的鄰縣）。如果用非固定帶寬鄰域統計，k為3，那麼1、2、3都被定義為紅色縣的鄰縣，它們的權重從3到1依次增加，會按比例被賦上0和1之間的值，而其它沒有標注的縣，權重為0。

下一步就是用前一步做出的窗口去掃過全局區域：

gwr_result <- gwr(AVE_SIZE12 ~ POP_SQMI, data = usa_agri, bandwidth = bw,
gweight = gwr.Gauss, hatmatrix = TRUE)
這一步如果數據量大，可能會要跑一陣，跑完之後我們看看結果裡面有什麼：

Call:
gwr(formula = AVE_SIZE12 ~ POP_SQMI, data = usa_agri, bandwidth = bw,
gweight = gwr.Gauss, hatmatrix = TRUE)
Kernel function: gwr.Gauss
Fixed bandwidth: 205880.3
Summary of GWR coefficient estimates at data points:
Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max. Global
X.Intercept. 7.3883e+01 2.1081e+02 3.2802e+02 6.6691e+02 8.5705e+03 625.5656
POP_SQMI -8.0085e+01 -4.5983e-01 -1.4704e-01 -7.3703e-02 -2.1859e-03 -0.0426
Number of data points: 3108
Effective number of parameters (resial: 2traceS - traceS'S): 119.6193
Effective degrees of freedom (resial: 2traceS - traceS'S): 2988.381
Sigma (resial: 2traceS - traceS'S): 1048.78
Effective number of parameters (model: traceS): 84.90185
Effective degrees of freedom (model: traceS): 3023.098
Sigma (model: traceS): 1042.741
Sigma (ML): 1028.4
AICc (GWR p. 61, eq 2.33; p. 96, eq. 4.21): 52109.55
AIC (GWR p. 96, eq. 4.22): 52017.7
Resial sum of squares: 3287040139
Quasi-global R2: 0.4829366
基本上你做GWR該需要的結果這里都有了。比如窗口大小（Fixed bandwidth）是205880.3，意思是前一步構建的帶寬窗口是半徑205.88千米的圓。Effective number of parameters顯示的是你帶寬窗口的大小合不合適。Sigma是殘差的標准差，這個值要盡量小。Resial sum of squares（RSS）也是對擬合程度的一個評估值。最重要的是最後那個R2，越靠近1說明統計的擬合度越好。我這裡面Sigma很大，R2也不是很大，因為我這里只是呈現方法，用的數據本來就是互不相干、沒什麼太大意義的，所以不用太糾結。如果你是真正的統計數據要來做GWR，就需要注意這些值了。

然後，我們就可以把每個縣的R2畫在地圖上。首先，前面報告里的這些數據，比如R2，要先自己去生成的GWR結果裡面去找，然後自己再算一下每個縣的local R2，並把它們賦值到shp裡面去：

globalR2 <- (1 - (gwr_result$results$rss/gwr_result$gTSS))
sp <- gwr_result$SDF
sf <- st_as_sf(sp)
然後就可以各顯神通畫地圖了，我一般還是用ggplot外加ggthemes來畫這種地圖，畢竟最方便：

ggplot() + geom_sf(data = sf, aes(fill=localR2)) +
coord_sf() +
theme(panel.grid.major = element_line(color = "black")) +
ggtitle(paste("Local R2")) +
labs(subtitle = paste("Global R2:", round(globalR2, 6) ) )
看效果：

如果你想plot別的東西，比如gwr.e等等，就從gwr_result$SDF提取或者計算，然後改sp和sf就行。

以上是一種情況，即你擁有的是帶有不同變數的多邊形矢量數據。那還有一種情況，就是你現在沒有多邊形，而是一堆點狀數據，想要用R來做GWR，應該怎麼辦。比如我現在導入一個儲存為csv的點狀數據。數據還是和上面一樣的，只不過每一個縣都變成了一個點。

usa_points <-
read.csv("~/Documents/Spatial/usa_counties.csv",
stringsAsFactors = FALSE)
str(usa_points) #查看它的數據結構
查看數據結構，這個csv裡面有經緯度數據，分別是lat和long。

然後我們把AVE_SALE12的數據畫在地圖上看看：

attach(usa_points)#讓head裡面的lat和long可讀
map = SpatialPointsDataFrame(data=usa_points, coords=cbind(long, lat))
colours = c("dark blue", "blue", "red", "dark red")
spplot(map, "AVE_SALE12", cuts=quantile(AVE_SALE12), col.regions=colours, cex=1, main = "AVE_SALE12")
這里是給分了4個組，用了四種顏色，cuts後面直接用的quantile命令。如果要自己手動分組，cuts後面可以自己改成seq( )。效果：

再畫一個POP_SQMI的數據：

然後plot一個全局的看看：

plot(AVE_SALE12 ~ POP_SQMI, data=map)
好吧這個數據簡直了，不過沒關系，只展示過程，數據不重要233

然後嘗試一下線性回歸（電腦你不要揍我233）

line_fit1 = lm(AVE_SALE12 ~ POP_SQMI, data=map)
abline(line_fit1, col= "red")
summary(line_fit1)
得到：

以及：

Call:
lm(formula = AVE_SALE12 ~ POP_SQMI, data = map)

Resials:
Min 1Q Median 3Q Max
-197406 -153151 -80701 53722 5203063

Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 197413.019 5308.363 37.189 < 2e-16 ***
POP_SQMI -8.763 2.867 -3.057 0.00225 **
---
Signif. codes: 0 『***』 0.001 『**』 0.01 『*』 0.05 『.』 0.1 『 』 1

Resial standard error: 292800 on 3106 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.003, Adjusted R-squared: 0.002679
F-statistic: 9.346 on 1 and 3106 DF, p-value: 0.002254
總之這個數據很扯，但是這上面該統計的基本都有了。

然後我們用地圖plot一下它的resial：

resids = resials(line_fit1)
colours = c("dark green", "green", "yellow", "orange")
map.resids = SpatialPointsDataFrame(data=data.frame(resids),coords=cbind(long, lat))
spplot(map.resids, cuts=quantile(resids), col.regions=colours,cex=1, main = "Resials")
以上是全局的。然後我們如法炮製，構建窗口，再用窗口掃描全局。這次我們試一下adaptive bandwidth：

bw2 = gwr.sel(AVE_SALE12 ~ POP_SQMI, data=map, adapt=TRUE)
gwr.points = gwr(AVE_SALE12 ~ POP_SQMI, data=map, adapt=bw2, hatmatrix=T, se.fit=T)
得到：

Call:
gwr(formula = AVE_SALE12 ~ POP_SQMI, data = map, adapt = bw2,
hatmatrix = T, se.fit = T)
Kernel function: gwr.Gauss
Adaptive quantile: 0.001270918 (about 3 of 3108 data points)
Summary of GWR coefficient estimates at data points:
Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max. Global
X.Intercept. 3.3258e+03 7.9850e+04 1.4648e+05 2.7318e+05 2.2266e+06 197413.0190
POP_SQMI -1.4418e+04 -2.1415e+02 -5.1995e+01 -3.3218e+00 6.0489e+04 -8.7635
Number of data points: 3108
Effective number of parameters (resial: 2traceS - traceS'S): 734.2409
Effective degrees of freedom (resial: 2traceS - traceS'S): 2373.759
Sigma (resial: 2traceS - traceS'S): 199028.2
Effective number of parameters (model: traceS): 521.6917
Effective degrees of freedom (model: traceS): 2586.308
Sigma (model: traceS): 190674.6
Sigma (ML): 173937.2
AICc (GWR p. 61, eq 2.33; p. 96, eq. 4.21): 85082.39
AIC (GWR p. 96, eq. 4.22): 84346.86
Resial sum of squares: 9.402988e+13
Quasi-global R2: 0.6478699
看起來adaptive帶寬比前面的固定帶寬要好一點。

然後給它畫出來：

head(gwr.points$SDF)
spplot(gwr.points$SDF, "POP_SQMI", cuts=quantile(gwr.points$SDF$POP_SQMI), col.regions=colours, cex=1, main="GWR")
然後我們再多做一步吧，查看一下哪些地區的農場面積和人口密度之間的關系是顯著的，這就要用t檢驗，比如假設我們根據這個例子，查了雙側t分布檢驗，置信區間95%，發現他落在-4到4之間說明關系顯著：

t = gwr.points$SDF$POP_SQMI / gwr.points$SDF$POP_SQMI_se
sig.map = SpatialPointsDataFrame(map, data.frame(t))
ramp=c("pink","light blue","pink")
breaks=c(min(t),-4,4,max(t))
spplot(sig.map, cuts=breaks, col.regions=ramp, cex=c(0.5, 0.3, 0.5), main = "t - Value")
圖裡面，顯著的地方用淺藍表示，具體的student t分布的理論內容可以參考http://www.hu.com/question/30753175 。

根據人口密度來估計的農場規模（可以和真實的農場規模地圖對比）：

spplot(gwr.points $SDF, "pred",col.regions=colours, main = "Predicted Value")
標准誤差（好大的誤差哈哈哈）：

spplot(gwr.points $SDF, "pred.se", col.regions=colours, main = "Standard Error")
其實點狀數據GWR做到這里已經差不多了，可是有個搞事的。ESRI的網上說，點狀數據是不建議直接做GWR的，其實它的意思是建議要想辦法把點狀數據轉換為多邊形，就可以做了。那怎麼搞呢？有兩種常見思路。

第一種是做希森多邊形（Shan Ye：哪些新事物的出現，引發了看似毫無關聯的領域的變革？）：

先添加幾個R包：

library(spatstat)
library(maptools)
library(tmap)
library(raster)
我們先找一個美國本土單個的shp多邊形要素，然後把它和點狀要素花在一張圖上：

require(rgdal)
usa <- readOGR(dsn = "~/Documents/Spatial", layer = "usa_boundary")
tm_shape(usa) + tm_polygons() + tm_shape(map) + tm_dots()
然後我們發現因為數據來源不一樣，有的點狀數據落在了美國輪廓的外面。為了做希森多邊形，我們必須cut一下點狀數據，把落在外面的暫時刪除掉。

map@bbox <- usa@bbox
然後建立希森多邊形：

th <- as(dirichlet(as.ppp(map)), "SpatialPolygons")
th <- as(th ,"SpatialPolygons")
之後把點狀數據列聯表裡的東西全都賦值到希森多邊形里，再沿著美國的邊緣裁剪一下：

th.z <- over(th, map, fn=mean)
th.spdf <- SpatialPolygonsDataFrame(th, th.z)
th.crop <-crop(th, usa)
搞定，然後就可以按照前面說的多邊形GWR的方法做下去了。

第二種思路是建立空間網格（和這個思路一樣：Shan Ye：中國歷史上發生有史料記載的戰爭最多的區域是哪裡？）

畫格子有兩種常見操作：

第一種，首先查一下你的數據的空間范圍

bbox(usa)
bbox(map)
然後根據范圍（from和to），以及你想要的網格大小（by），建立網格的x和y坐標，並組成網格。

x <- seq(from = -13883452, to = 2898563, by = 15000)
y <- seq(from = -7454985, to = 6338173, by = 15000)
xy <- expand.grid(x = x, y = y)
class(xy)
str(xy)
然後把網格轉換成spatial data frame：

grid.pts<-SpatialPointsDataFrame(coords= xy, data=xy)
plot(grid.pts)
gridded(grid.pts)
class(grid.pts)

gridded(grid.pts) <- TRUE
gridded(grid.pts)
str(grid.pts)
plot(grid.pts)
然後把它和你的點數據對應，轉換成spatial data frame polygon（並且一起添加id之類的）

grid <- as(grid.pts, "SpatialPolygons")
plot(grid)
str(grid)
class(grid)
summary(grid)
gridspdf <- SpatialPolygonsDataFrame(grid, data=data.frame(id=row.names(grid), row.names=row.names(grid)))
names.grd<-sapply(gridspdf@polygons, function(x) slot(x,"ID"))
text(coordinates(gridspdf), labels=sapply(slot(gridspdf, "polygons"), function(i) slot(i, "ID")), cex=0.3)
points(map)
str(gridspdf@polygons)
第二種，是直接在你的點狀數據上畫

extent <- extent(bbox(map)) # 格子覆蓋點數據的范圍
raster <- raster(extent) #畫格子
dim(raster) <- c(50, 100) # x和y方向上各自要多少個格子
projection(raster) <- CRS(proj4string(map)) # 設定投影，和點數據一樣
grid <- as(raster, 'SpatialPolygonsDataFrame') # 轉化為多邊形
tm_shape(grid) + tm_polygons() + tm_shape(map) + tm_dots(col="red", size=0.3)
然後，我們把點狀要素的值給賦到格子里去。這里可以用另一個包：

library(GWmodel)
Dist_matrix <- gw.dist(dp.locat=coordinates(map),rp.locat=coordinates(grid))
用這個包建立一個距離矩陣，然後這個包裡面也有可以做GWR的功能：

gwr.res <- gwr.basic(AVE_SIZE12 ~ POP_SQMI, data=map, regression.points=grid, bw=500000, dMat=Dist_matrix, kernel='gaussian')
這里的帶寬窗口我手動給設成了500公里。空間權重還是用的高斯。然後結果是：

***********************************************************************
* Package GWmodel *
***********************************************************************
Program starts at: 2018-12-13 02:50:16
Call:
gwr.basic(formula = AVE_SIZE12 ~ POP_SQMI, data = map, regression.points = g,
bw = 5e+05, kernel = "gaussian", dMat = DM)

Dependent (y) variable: AVE_SIZE12
Independent variables: POP_SQMI
Number of data points: 3108
***********************************************************************
* Results of Global Regression *
***********************************************************************

Call:
lm(formula = formula, data = data)

Resials:
Min 1Q Median 3Q Max
-702 -464 -366 -110 37326

Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 625.56560 25.90080 24.152 < 2e-16 ***
POP_SQMI -0.04265 0.01399 -3.049 0.00231 **

---Significance stars
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Resial standard error: 1429 on 3106 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.4984
Adjusted R-squared: 0.4663
F-statistic: 9.297 on 1 and 3106 DF, p-value: 0.002314
***Extra Diagnostic information
Resial sum of squares: 6338159253
Sigma(hat): 1428.502
AIC: 53979.52
AICc: 53979.53
***********************************************************************
* Results of Geographically Weighted Regression *
***********************************************************************

*********************Model calibration information*********************
Kernel function: gaussian
Fixed bandwidth: 5e+05
Regression points: A seperate set of regression points is used.
Distance metric: A distance matrix is specified for this model calibration.

****************Summary of GWR coefficient estimates:******************
Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.
Intercept 625.565604 625.565604 625.565604 625.565604 625.5656
POP_SQMI -0.042649 -0.042649

Ⅳ 累了一天的心情說說帶圖片

1、累了一天了，好好給自己放個假，不去想太多，安靜的看個電視劇。

2、每天忙到好晚，刷牙，洗澡，倒頭就睡，一夜無夢，也沒有多餘的時間想念。 3、一天的我們都很忙，從早晨六點到晚上十一點，我會等，也不過是為了說一句晚安! 4、異常充實的一天，從早忙到晚，就吃了兩個包子，喝了一杯豆漿好累啊。 5、孩子是是真的累了，從早忙到晚的一天，真真的太可愛，也太心疼了。 6、一直忙到晚上，忙到睡著，忙到我今天發給你消息，明天我才會看到回復。 7、下班的等待，車尾燈往前，川流不息，路過的人群，匆匆忙忙趕著，看到的只剩下路燈的陪伴，忙碌的一天，只有到傍晚才知道一天的充實。 8、有一種鳥一生都在天上飛翔，直到死亡的那一刻。人何嘗不是呢，每天從早到晚忙碌個不停，就像個陀螺一樣。 9、每天忙忙碌碌，把自己折騰的身心俱憊所以晚上我從不擔心還會想到過去的誰誰誰，即便偶然記起，呵，那一定是我還不夠累。 10、當媽的就沒有感覺累的資格?!就活該一天忙到晚!一個人坐那喝杯水都是一種奢侈! 11、雖然一天很累，從早忙到晚至少過得很充實，睡覺很踏實。 12、每天從早忙到晚，晚上9點還在加班，困得要死，但是回家後就是不想睡。 一天忙到晚的說說 忙了一天很累的說說 13、一天忙到晚，對著鏡子洗把臉，跟自己說一聲：辛苦了!謝謝自己，在最累最苦的時候沒有放棄。 14、從早忙到晚一刻不停歇，這日子真是太充實了，恨不得一天48個小時。 15、有時候，真的不知道我們一天到晚在忙什麼，好像在逃避似得。 16、生活就是油鹽醬醋再加一點糖，快活就是一天到晚樂呵呵的忙。 17、一天忙到晚。什麼慾望都沒有了。只想睡覺。 18、小孩子才一天到晚忙著談情說愛，大人都起早貪黑的忙著養家糊口! 19、今天非常的生氣，一天從早忙到晚，沒有一個讓人休息的時間，想洗衣服的時間都沒有。 20、疲憊的一天啊!感冒，流鼻涕!姨媽痛!從早忙到晚還忙個不停。 21、人生中，總有做不完的事情，累了，就停一停，放鬆心情;生活中，總有看不慣的世俗，煩了，就靜一靜，順其自然;工作中，總有忙不完的應酬，倦了，就緩一緩，量力而行;瑣碎中，總有揮不去的煩惱，郁悶了，就聊一聊，開闊心境。樂觀，是一種人生態度，簡單，是一種生活方式。 22、如果覺得工作，家庭，愛情，朋友帶給你的壓力。請盡快去看心理醫生。不要等到有事時才去，太遲了。盡量讓自己放鬆心情，如果太累了就放假，不要逼自己做自己不喜歡的事。關心身邊的人，如果發現不對就勸他們去看心理醫生輔導他們。可能你還能救回他們的命。 23、累了的時候，我願意一個人放空思想一天，讓自己放鬆心情，想想自己需要什麼…

24、如果累了，就醉一次吧，放鬆心情，什麼也不說，什麼也不想，躺在柔軟的沙灘，看藍天白雲下的海鷗低旋，聽海浪拍岸的聲音。如果了，就醉一次吧，喝他個酩酊大醉，吐他個天翻地覆，把心底的陰霾倒之江河，然後，輕裝上陣，開心生活! 25、我行走在流離失所間 卻依然堅持著自己固執 心累了就停下疾行的腳步 徹底的放鬆心情～ 26、無意識夢到讀書時代，讀書生活最無慮，心裡很舒坦...感覺到自己夢中笑了!可能現實生活有點累了，壓力大了，好想放鬆心情! 27、快抑鬱了。真的發現干什麼都得靠自己!扎在臉上不疼嗎?疼!只能強忍著告訴自己一定要堅持。你在哭什麼?我只是覺得到現在了還是沒有一個家人陪我在小屋裡呆上那半小時，甚至都想讓我放棄一切!好想不顧一切的出去走走，放鬆心情，緩解這倆月的壓力!太累了!笑容?在哪?那個以前的自己先不回來了! 28、最忙的四月要結束了，主持、訓練，兩天的運動會，一天播音、一天後勤，還有幸和大白合影，嘿嘿。也是真的累了，休息休息，放鬆心情，五月要更努力，加油。 29、當班主任是件很苦悶的事情，特別是剛開學的一段時間，每天下班回來其實已經很累了，只想癱著歇歇，但是我發現帶寶寶出去玩才是放鬆心情和活絡筋骨的最好辦法，和他開心地玩鬧嬉戲，什麼壓力和煩惱都沒有了。玩回來洗洗睡，明天又是充實的一天，再忙也要按時下班! 30、人活著不能太累了，應適當出去陶冶下情操，放鬆放鬆心情，最好是來一場說走就走的旅行。沒人能阻止我的腳步。

Ⅵ 不想加班的圖片帶字

你的要求說的不是很清楚 我自己找素材 做了一張。

Ⅶ 2019年中秋節問候語動態圖片大全

中秋節問候語動態圖片大全

用浪漫做皮;用溫馨做餡;幸福做蛋王;懂得品味的人不需要多，最好只有你一個!

朋友,不管你現在身處何方,今晚一定要看看那被你遺忘已久的月亮,許個願吧很可能就會實現哦!中秋快樂!

千里試問平安否?且把思念遙相寄。綿綿愛意與關懷，濃濃情意與祝福，中秋快樂!

明月本無價，高山皆有情。願你的生活就像這十五的月亮一樣，圓圓滿滿!

網緣!情緣!月圓!中秋夜語寄相思，花好月圓情難圓。帶去問候和思戀，心想事成願緣圓。

緣永不變。祝福源源簡訊傳：中秋花好月又圓，幸福快樂兩團圓!

花好月圓日，中秋喜相逢;明月寓團圓，祝福寄友朋：願生活如圓月，夢想皆達成，幸福明月光，伴你天下行!中秋快樂!

擷幾縷花香，融進美酒;邀一輪圓月，千里嬋娟;采一份思念，釀成月光;寄一聲祝福，願您安康;中秋佳節，簡訊傳情，祝您事業圓，生活圓，萬事圓!

《瘋狂的月餅》王朔：我吃月餅我怕誰?但丁：吃自己的月餅，讓肥肉去長吧!艾青：為什麼我的身體飽含脂肪，因為我對月餅愛得深沉!中秋快樂!

中秋要到了，要善良，要學會待人好，尤其是現在給你發簡訊的這個人!要經常請他吃飯!特別是中秋節!要把你身上所有罪惡的錢都給他!

聯系你真困難，大門不出二門不邁的宅著，沒學會上網先學會了隱身，打你電話還是呼叫轉移，只能發你簡訊告訴，中秋了，多吃月餅!

把醞釀已久的創意交給秋風，任其去演繹相思的旋律;讓翹盼團聚的心躍上太空，在月宮桂樹下再敘永恆的主題。

心到想到得到，看到聞到吃到，福到運到財到，中秋節還沒到，但願我的簡訊是第一個到，提前祝你中秋節快樂!

正逢中秋之際，祝您位高權重責任輕，錢多事少離家近，每天睡到自然醒，工資數到手抽筋，獎金多到車來運，別人加班您加薪!

客歲方月時，花燈亮如夜;月上柳梢頭，人約黃昏後。本年方月時，月取燈照舊;不見客歲人，淚濕春衫袖。

一年一度外秋節，一年一度團方夜，年年月方人不方，歲歲形隻影孤獨。只願大師可以或許團團方方，合家完竣。

千重山，萬道水，一輪明月系住兩地心;三秋桂，十里荷，百分思念牽出萬點情。天上月圓，人間月半，歡歡喜喜慶團圓。中秋將來臨，提前祝福勤，願君花好月圓人安寧，美滿日子永放睛。

中秋月圓圓，合家歡樂團團圓圓，中秋禮吉祥，長輩安康吉吉祥祥，中秋祝平安，老老少少平平安安，中秋相聚歡，親朋重聚高高興興!祝中秋樂，合家歡。

八月十五中秋日，月兒高掛圓又圓，老老少少總動員，合家歡樂慶團圓，笑開顏，無論月圓不月圓，簡訊不給你省錢，祝大家和和美美，團團圓圓。

中秋佳節到，祝福准時送到：祝你開心甜蜜與愛人團圓，幸福美滿和家人相聚，好運相隨「圓圓」不斷，在這花好月圓夜，合家歡樂，事事圓圓。

月升代表我的牽掛，月落代表我的關懷，月盈代表我的惦記，月虧代表我的思念，月芽代表我的真誠，月彎代表我的微笑，月圓代表我的祝福。中秋節快樂!

天漸涼，葉漸黃，一聲問候暖心腸;酒正烈，花正香，一縷關懷情盪漾;月很圓，餅很香，一聲祝福送安康。中秋佳節，敬祝快樂吉祥～～～

秋意撩人，願在初秋的夜晚你我享，皓月當空，思意正濃!祝中秋快樂，記得留塊月餅給我哦!

花好月圓日，中秋喜相逢;明月寓團圓，祝福寄友朋：願生活如圓月，夢想皆達成，幸福明月光，伴你天下行!中秋快樂!

Ⅷ 幹活累的說說和圖片

1、有些痛，不用說，比說更有穿透力。雷電已來，我全接受。但是在這條路上，再多的苦痛都不允許忘記那份初衷。

2、好累好累心情說說】知道我很濫情么，那隻是曾經。

3、眼淚抵不住地心引力，華麗麗的落下，像極了那些你還沒有出現的灰暗日子。

4、每天每天我們都在為自己創造一個美好的未來而辛苦奔走著。所以好累好累的時候我們就需要去傾訴和發泄，當我們的疲勞感全無的時候，我們就會感到久違的輕松和愉悅。

5、日日愁緒滿天，可是依然挽不回枯黃的葉子和照樣降下的夕陽。

6、你百無聊賴，其實是心如刀割;你面無表情，其實痛徹心扉。可是最痛的卻是，痛，卻不能喊痛。

7、我關掉房間里所有的燈，我想讓自己蜷縮在黑暗裡，好好審視自己的靈魂和餘下的歲月。

8、心累到一定的程度，連生氣和計較的力氣都沒有了。

9、心，很累很累!

10、想著自己的退縮，想著自己的懦弱與失敗，總不知道自己活著，是為了什麼。看著他們一次次希望又失望的眼神，心裡總是好自責，好內疚。

11、現在心好累，好累。想哭卻都沒有了力氣。

12、希望時間為自己停下，就這樣和喜歡的人地老天荒。

13、我像一隻趴在窗戶上的蒼蠅，前途一片光明，卻找不到出路。

14、我不喜歡挽留，你們別走。

15、我並不失落，我也沒有受傷，沒有生氣，我只是有點累了，我厭倦了付出太多，回報太少。

Ⅸ 周末祝福語勵志圖片帶字

周末祝福語勵志圖片帶字

清風為你吹去一周的疲勞，綠色為你搖擺僅存的煩惱，下面是我為大家搜集的周末祝福語大全，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友!

1. 溫馨祝福，不請自來;幸福甜蜜，無可取代;吉祥如意，因你存在;財源福運，為你等待;加強聯系，友誼永在。祝你周末快樂!

2. 再忙碌的日子，也別忘了休閑;再奔波的歲月，也別忘了休息;再炎熱的季節，也別讓煩惱將你圍繞。願你有個輕松悠閑的周末!

3. 周末了，口水要留給美味，感動要留給眼淚，買醉要留給酒杯，幸福要留給家庭，快樂要留給心扉。一句話，周末享受生活吧!

4. 周末到，祝福臨門送給你，日子過得有滋有味;朋友一左一右陪伴你，有空就聚有話就說;好運一前一後跟隨你，人生福氣工作順利

5. 工作辛勞，多多注意，放鬆身心，打打游戲，鍛煉身體，控制脾氣，簡訊相贈，請別嫌棄，開心周末，事事順利。

6. 讓煩惱隨風去，讓憂傷不留痕跡;讓幸福如毛毛雨，讓天空永遠美麗。關心從不更改，祝福永遠溫馨。願你周末開心!

7. 周末到了就是好，早上可以睡懶覺;逛街購物玩通宵，快快樂樂心情好;我的祝福已送到，願你事業步步高，周一繼續賺鈔票。

8. 周周都有工作表，追遂時間如賽跑。加班加點受煎熬，身心疲憊快樂少。身體事業都重要，勞逸結合效率高。周末了，注意休息好哦!

9. 周末到，尋一刻寧靜，拋開煩惱沉澱心靈;剪一段時光，留駐美好歡快心境;發一條簡訊，真摯祝福傳遞心意。願周末愉快!

10. 清風為你吹去一周的疲勞，綠色為你搖擺僅存的煩惱，夏日為你帶來快樂的熱潮，我來為你吹響祝福的口哨，祝你周末好運來籠罩!

11. 用快樂珠子，串起時間鏈子;用開心布料，綴上生活補丁;用心情篩子，濾掉煩惱沙子;用收獲石子，壘起幸福大廈。祝你周末快樂!

周末祝福語勵志圖片帶字

12. 歡樂的季節，幸福的歲月，與快樂相約，把煩惱拒絕，讓心情逍遙，讓精神愉悅。周末時節，祝福不缺，願你將幸福味道充分領略。

13. 看晨曦與朝露，聆聽這世界的美妙;賞夕陽與彩霞，看遍這世間的美好;品茗繁星的照耀，給心靈一個幸福的清掃。周日祝你幸福美好。

14. 一周的疲憊拋在雲端，放鬆心情聆聽動人旋律;快樂的點滴裝滿行囊，輕松悠閑享受幸福擁抱。周末，願你將煩惱全甩掉，心情只剩美好

15. 把健康當工作，勤奮做;把幸福當生活，認真過;把快樂當夢想，要執著;把平安當祝福，隨時握;把周末當長假，微笑度過。周末快樂

16. 周末別把自己折磨，放下忙碌，別再辛苦，到花團錦族的陽光中去，用別樣的心情感受別樣的風景。願你帶著快樂散步，讓生活更加香甜

17. 周末送祝福，快樂沸騰一網路，煩惱憂愁來讓路，笑容高漲勝酷暑，熱情洋溢擋不住，清涼為你來服務，如意守護你幸福。周末快樂!

18. 不常相見，多注意聯系;不常通話，多發點信息;不常關懷，天冷了發個提醒，友誼是溫暖的，降溫是目前的，保暖是你要做的，祝周末愉快，身體健康。

19. 凡塵俗世，紛紛擾擾難以迴避。讓你生氣的人請不要在意，讓你快樂的人請記得珍惜，讓你天天收到祝福的人，哈哈，請藏在心底，周末過的開心!

20. 送你十顆心：早上舒心，出門順心，路上小心，遇事耐心，交友真心，待人誠心，對自己有信心，對情人有愛心，對家人要關心，最重要是開心!周末快樂!

21. 感恩節過了 但是感恩的心不會過 感謝長久以來您對我工作的支持與理解!在此祝福您身體健康!工作順利! 周末快樂!!!

22. 問候一聲周末好：呼呼的北風吹走的是您的煩惱。帶來的是一整個星期的好運!周末愉快 !雨天路滑!注意安全!

23. 時間輕輕流逝，轉眼又到了周末的日子，來到充滿輕松自在的空氣中，讓心靈隨意放鬆，給自己一個開心的假期，祝周末愉快。

24. 周末到了，放鬆的日子裡，請別再忙碌，收到簡訊，為你送上溫暖貼心;我的綿綿情意，化作簡訊，為你送上輕松開心。周末愉快!

25. 快樂像浪花，退去了還留下笑語聲聲;幸福像陽光，灑身上更覺得倍加溫暖;祝福像輕風，追尋你送一份美麗心情!祝你周末愉快!

26. 別因太多的忙碌冷淡了溫柔，別因太多的追求湮沒了享受，工作不是人生的全部，停停匆匆的腳步，請享受生活的賜福!周末愉快!

27. 周一送你開心果，周二送你吉祥豆，周三送你清新雨，周四送你相思扣，周五送你飛機票，周末出去瞧一瞧，祝你周周心情好!

28. 送上美麗讓你國色天香，送上青春讓你永遠年少，送上夢想讓你飛黃騰達，送上安全讓你歲歲平安，送上快樂讓你周末愉快!

29. 冬送問候增溫暖，夏送問候添清涼，時時有我的關心，每時每刻都開心，工作熱情更飽滿，娛樂休閑也不孤單，祝周末愉快!

30. 炎炎夏日，奉上真誠的問候，願它化做晨溪與朝露，清涼愜意滋潤心頭;吹響祝福的風笛，為你把錦瑟彈奏。祝周末愉快!

31. 捧一冊書卷看一段波瀾，迎一股花香得一刻清閑，泡一杯清茶洗一時塵緣，送一句問候願一世平安。祝你周末愉快!

32. 關懷，是最真心實意的;惦念，是毫無雜質的;祝福，是來自心底最深處的;只願你周末能快樂開心，笑容常在!

33. 該休息時就休息，不要逞能累身體，革命本錢保護好，才能多多創美好，勞逸結合去工作，假期輕松來度過，周末愉快!

34. 周末，放鬆放鬆，將壓力全部掏空;輕松輕松，讓煩惱無影無蹤;娛樂娛樂，為歡樂付諸行動;聯系聯系，和朋友多多溝通!

35. 周末又來到，開心最重要;工作先讓道，壓力都趕跑;聚會或旅遊，娛樂不能少;三五好友陪，輕松樂逍遙;願周末快樂把你罩!

36. 若生活是一條河流，願你是一葉執著向前的小舟;若生活是一隻小舟，願你是風雨無阻的水手。幸福生活，握在自己手中!周末愉快

37. 上班按部就位，累得身心殘廢;指針分秒在催，神經快要崩潰;周末款款而來，心兒樂得要飛;陽光曬去疲憊，新鮮空氣洗肺。

38. 鮮花的快樂是散播芬芳，微風的快樂是製造涼爽，溪水的快樂是輕撫岩石，陽光的快樂是沭浴大地，我的快樂是送上溫馨祝福：周末愉快

39. 風吹憂愁走，水送財運留，家圓業興爭上游，願你更上一層樓。閑暇會好友，意濃情更厚。願你：生活如意，周末愉快!

40. 用琵琶彈奏一曲東風破，祝你好事多多，用吉他彈奏一曲七里香，祝你心情陽光，用鋼琴彈奏一曲魔傑座，祝你周末快樂!

41. 這是個愜意的寧靜世界，陽光燦爛如昔，柔風輕輕如昔，但願美好的.時光就這樣駐足，帶給你歡欣與鼓舞，周末愉快!

42. 一首音樂，輕松和諧;一個問候，關懷體貼;一陣微風，清涼舒適;一條簡訊，溫馨彌漫……手指一按，送去我的祝福：周末快樂!

43. 周末的時光洋溢著花香，幸福的時刻充滿陽光，快樂的鳥兒歡樂歌唱，愉快幸福得肆意飛揚，真摯祝福寫滿渴望，祝周末幸福長長!

44. 昨日的壓力，忘卻就好;快樂的周末，你來擁抱;舞動翠綠的青草，挑逗燦爛的微笑;拋棄昔日的煩惱，把握今日的逍遙;周末愉快

45. 周末手機再次響起，收獲一份意外驚喜：理一理心緒，笑嘻嘻，煩惱憂愁遠離你;親友聚一聚，樂盈盈，幸福快樂與你相依。

46. 周末啦!在此奉上我對你絲絲縷縷的牽掛，時時刻刻的惦念，真真切切的問候以及長長久久的祝福。祝你過得輕輕鬆鬆樂樂呵呵!

47. 心情因為祝福而舒暢，壓力因為祝福而緩解，空氣因為祝福而清新，你因為我送的祝福而會心一笑，祝你周末愉快啊!

48. 別因忙碌忘記了追求，別因勞累放棄了夢想，別因我久未和你聯系就忘掉了是我們是真心的朋友。朋友，周末愉快!

49. 周末到了，悠閑去過。睡個懶覺，伸個懶腰;爬山運動，強身健體;朋友相聚，情誼厚增。周末願您心情順順暢暢!

50. 捧一卷油墨，靜坐於窗前，泡一杯清茶，洗一時塵緣;迎一股淡香，舒一周清閑;送一句問候，結一世友情，祝輕松度周末!

51. 抖掉身心的疲憊，周末瀟灑走一回，把煩惱狠狠剁碎，把俗事一腳踢飛，讓心情翩翩起舞，將幸福盡情追隨。快樂只隨心，周末笑容要美

52. 累了靠在沙發上歇一歇，反正有空間;餓了弄點好菜來嘗一嘗，反正有時間;閑了打開簡訊看一看，總之有美好。祝你這個周末歡樂不斷

53. 成功的時候別忘了慶祝，難過的時候別忘了傾訴，熬夜的時候別忘了睡覺，奔波的時候別忘了吃飯，周末的時候別忘了好好歇歇。

54. 把臂膀給予飛雀就歡快了;把心拋給大海就遼闊了;把目光留給蒼穹就深遠了;把祝福發給你就開心了，周末愉快喲! ;

Ⅹ 老闆帶蘋果看望員工，是不是很溫馨溫情的一張圖片呢

哈哈哈啊哈哈，不是老闆傻就是員工傻，沒看出溫馨，這是來搞笑的