加班图片可爱的

Ⅰ 周末问候图片带字图片

周末问候图片带字图片

周末到了，轻飘飘的是空气，热腾腾的是喜气，晴朗朗的是天气，喜洋洋的是心气，软绵绵的是瑞气，下面是我为大家搜集的周末问候语大全，供大家参考，欢迎大家借鉴。

1. 盼望着，盼望着，周末来了，开心和愉快，幸福和满足，思念和祝福，也随着这条短信一起来了!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，你一切顺利是我永远的心愿，我的快乐是看到你开心的笑脸。亲爱的，周末愉快!

3. 又到周末了，把工作的压力卸掉，漫漫旅程也得歇歇脚，心情在轻歌曼舞中美妙，温情在对视中溢于言表。调整好状态，以逸待劳，明天更好，周末快乐!

4. 这个周末你直乐呵!财富加班，你吃喝;财神出差，你唱歌;财运忙碌，你拍拖;财气累趴，你快活!你是有福之人不用忙，懂得生活好悠闲!周末到了，愿你放松自己，好好享受生活的清闲哟!

5. 无法把持思念的心跳，深切体会到牵挂的美妙，送你一件用真心织成的温暖外套，用祝福将你笼罩，愿快乐永远在你怀抱，祝你周末乐逍遥!

6. 忙碌了一周，幸福向你一路小跑，烦恼被笑容挤跑，工作躲掉静悄悄，K歌旅游开心找，心情伴着音乐美妙，事业财运向你靠，嘿!祝你周末乐得逍遥!

7. 清晨醒，梦犹在，薄被不胜寒;小路边，衰草黄，秋雁已成双;上班忙，下班乱，平湖秋月伴;周末至，情谊浓，绵绵祝福长，愿幸福停驻在身旁。

8. 人生常用软件：影音软件，欣赏如戏人生;杀毒软件，清除烦恼忧愁;聊天软件，联络朋友感情。周末到了，记得用解压软件，让自己快乐放松。

9. 时间因祝福而流光溢彩，空气因祝福而芬芳袭人，心情因祝福而花开灿烂，当您打开信息时，愿祝福让您轻松此时此刻!周末愉快!

10. 上帝问我：“周末有什么祝愿?”我说：“愿他心想事成”。“送给谁?”“送给我最心爱的人。”上帝烦了“说，是谁?”“说什么啊，就是看短信这小子。”

11. 懒懒睡一觉，精神好上好;街上溜一溜，心情乐上乐;美容院逛一逛，容颜美上美;朋友聚一聚，开心笑一笑，周末休一休，幸福妙一妙

周末问候图片带字图片

12. 周末大屠杀：用刀子，切除烦恼。用绳子，勒死忧愁。用毒药，毒死霉运。用剪子，剪掉衰伤。周末到了，开始周末大屠杀吧。愿你周末愉快。

13. 工作时想请你吃饭怕你没时间，周末了想请你吃饭怕打扰你清闲，发条短信就当请你吃一顿真情大餐，虽消费很小，但友情无价。

14. 金钱能化蝶，宝剑会成龙。万物眼里皆为虚，碧海晴空多情趣。友人常聚人精神爽，万金情谊此不易。周末多聚开心情，百病不侵增血气。周末快乐!

15. 不知不觉，又到了周末;不知不觉，又把你想起;不知不觉，用手机写下一行文字;不知不觉，这条短信已经跑到你的手机里：周末愉快!

16. 赠一份问候让精神爽利，送一份活力让青春延续，赠一份期盼让快乐升级，送一份情谊让生活美丽，赠一份舒心让疲倦隐匿，送一份温馨让周末惬意。

17. 人儿被风吹得慵懒，空气中散发淡淡悠闲，亲情像蚕丝紧紧纠缠，随便的笑谈，随便的消遣，随便的随便……周末来了，忘记时间的周转，祝你快乐多一点!

18. 打我这边来了个祝福，打你那边来了个幸福，祝福遇到幸福一定会很有福，特别是遇到周末更是福上加福，朋友，祝你周末快乐。

19. 一周结束，接住我的七色祝福：红色红红火火，橙色带来收获，金色果实硕硕，绿色畅游生活;青色给你踏实安乐窝;蓝色享受祥和;紫色代我送去新的快乐!

20. 天天开心日日笑，天天顺利不烦恼，天天想你不停脚，天天念你心上绕，愿你时时好心情，我送短信，你来笑，周末逍遥，你最俏。

21. 开心周末到，暂把工作抛，累了就睡觉，不累跑一跑，心情好就笑，心情糟就闹，痛快很重要，没人管的着，假日要的就是快乐!

22. 小小的风筝飞到天空，下来时带着润润的美丽云朵，丝丝的风刮过耳边，走过时带来你笑的温馨的声音，束束的'阳光穿过窗户，洒下时记忆里朋友暖暖的味道。周末，伴着我轻声的祝福而来!

23. 好久未联系，从不曾忘记;关怀送给你，多保重身体;烦恼要丢弃，快乐要维系;悲伤要忘记，生活更如意。短信关怀记心底，愿你周末快乐满足!

24. 一句感谢就是一种礼数，一句问候就是一种礼物，一个眼神就是一种鼓舞，一个拥抱就是一种呵护，一条短信就是一种祝福：周末快乐!

25. 捧一卷油墨，静坐于窗前，泡一杯清茶，洗一时尘缘;迎一股淡香，舒一周清闲;送一句问候，结一世友情，祝轻松度周末!

26. 工作压力算神马，赚钱多少是浮云，既然周末来到，休息最重要，放松心情面露笑，瞬间回复青春年少，我行我乐无烦恼，周末真是太美妙!

27. 一二三四五，快乐跟你走。周六带周日，一周好时候。抛弃烦恼后，忘掉忧和愁。出游减压力，相聚约朋友。周末铃声起，短信送给你：周末懒起，幸福生活。

28. 周一周二忙，努力奋斗创辉煌;周三周四累，用心用力开富贵;周五最辛苦，前后两周都要顾;周六周日到，切记一定休息好，祝你周末愉快!

29. 别总是想着周末，有意思么，五天的充实不好好过，两天的无所事实你到想的挺多，你这人真没追求，朋友，这周准备去哪里玩啊，记得一定要带上我。

30. 佛说‘祝福可以天天送，祝愿可以时时有，祝贺可以适时而至’。首先祝贺周末到来，然后祝你愿周末时时快乐，祝福你心情天天美好!

31. 祝福，祝愿，统统送完。快乐，幸福，让你乐不思蜀。烦恼，郁闷，打包抛到九霄云外，让你快乐又无比可爱。祝你周末愉快，拿着幸福晒一晒。

32. 我对生命中的贵人会心存感激，我对陪伴我的人会记得感谢，我对真心爱上的人会努力争取，我对可信的人会倾心结交，我对珍惜的人会送上祝福：周末快乐!

33. 车如潮，人如海，上班一族排成排。朝九点，晚五点，两点一线赶时间。工作忙，职场累，拼搏事业很疲惫。等周末，盼周末，周末开心轻松过。祝周末快乐!

34. 轻飘飘的是空气，热腾腾的是喜气，晴朗朗的是天气，喜洋洋的是心气，软绵绵的是瑞气，闹哄哄的是人气，周末到了，祝你处处运气多多福气!

35. 【一】路顺风，【二】目有神，【三】倍利市，【四】平八稳，【五】指抓钱，【六】腑清畅，洪福【齐】天。一二三四五六七，祝你周末愉快哦~

36. 值此周末之际，我代表左邻右舍大姨妈二姨婆三姑夫四姥爷及全国的男女同胞向你表示慰问，并愿你：爱情美满爽歪歪，金银珠宝进你怀!祝周末快乐!

37. 诗意的周末夜晚，月亮羞羞的悬于夜空，荷花伴着月夜悄悄绽放。这美景不禁使我想起了同样美丽的你，此时的你还在劳作吧?猜也是，这么好的夜晚你这只蚊子不出来咬人才怪!

38. 不知不觉，又到了周末;不知不觉，又把你想起;不知不觉，用手机写下一行文字;不知不觉，这条短信已经跑到你的手机里：周末愉快!

39. 非同一般的人是精品;非同一般的事是新闻，非同一般的爱是经典，非同一般的日子是与周末的缘分，但愿你拥有更美好的周末!

40. 东风吹，战鼓擂，周末集结心儿飞。好运追，喜相随，明月清风来相会。好好玩，美美睡，洗去一周疲与累。春光美，多陶醉，周末快乐别浪费!

41. 烦，烦，烦，工作为啥这么难。幸好周五要过完，幸福周末要凯旋。笑，笑，笑，周六马上要来到。没有任务没指标，吃饭休息睡大觉。恭祝周末愉快。

42. 送一份美丽让周末好心情，送一份关怀让你骄傲，送一份青春让你不老，送一份梦想让你实现，送一份友情不需回报，再送一份你平安才算可靠!

43. 周末到了，送份美丽让你欢笑，送份自信让你骄傲，送份开心让你不老，送分梦想让你逍遥，送份真情不要回报，再送你幸福才算可靠。

44. 不赶早不赶晚就赶周末来调侃：四仰八叉床上躺，梦游九州气昂扬，压力忧愁九霄外，休息娱乐解解烦，话多不嫌唠叨王，常传短信表衷肠，周末快乐方正常。

45. 一周工作的疲倦，祝福到你面前虽然不常见面，友谊从未断线。秋日阳光灿烂，周末记得休闲。先要补足睡眠，再去购物聚餐。用好周末两天，争取快乐无边!

46. 人依旧，物依然，又到周末;牵记也好，遗忘也罢，只是问候;悠闲也行，匆忙也好，开心即可;昨天好，今天好，明天会更好，衷心祝愿：周末快乐!

47. 送你一锅八宝“周”，里面加点葱花“末”儿，上一道佐菜武昌“愉”，再请几个知己“快”把乐子寻。嘿嘿，千言汇一语：周末愉快!

48. 人生就像一杯清茶，坐下来细细品味，方能赏出清新淡雅的芳香。不管生活多么忙碌，都试着停下脚步，用品茶的心境放松自己的心绪，祝周末快乐。

49. 铺一张宣纸，让墨香行云流水，踏一地月光，让脚步飞蓬轻盈，吹一曲横笛，任花瓣漫天飞扬，掷一粒石子，任水波轻轻荡漾。祝福化丝雨，愿你一切安好!

50. 心一下就暖啦，所以就有了雪中送炭。人一见面就相爱啦，所以就有了一见钟情。你一看手机就乐啦，所以我的周末祝福就送到啦。愿你周末愉快。

51. 什么是开心?就是把心打开，让阳光照进去。什么是梦想?就是把梦打开，让理想住进去。什么是祝福?就是把短信打开让快乐传到你心里：周末快乐~!

52. 该吃吃，该喝喝，好菜好肉放下锅;该玩玩，该乐乐，不比物质比快活;我逍遥，我洒脱，骑着毛驴慢慢挪;愁也过，乐也过，得过且过最好过。周末快乐! ;

Ⅱ 你需要经常加班吗

近日，前程无忧发布的《职场人加班现状调查报告2022》显示，加班已成当下不可回避的职场常态。62.9%的受访职场人表示需要偶尔加班（1-2天/周），28.7%的表示需要经常加班（3-5天/周）。

近六成受访职场人表示自身处于“灵活机动加班”机制中，他们工作时间与私人时间并不分明，在表面看起来并有没有高强度加班的模式下，被“隐形加班”吞没。被信息流“绑架”的职场人不占少数，当被问到是否会在下班后秒回工作相关的信息，只有15.3%的人明确表示拒绝，认为下班后是自己的私人时间。84.7%的人在下班后，仍会关注工作相关信息。这一现象在因疫情反复而远程办公的职场人群中更甚。

仅一成职场人实现“下班自由”

“加班”是职场常态，根据BOSS直聘数据报告显示，只有10.6%的职场人表示自己不加班，剩下的大多数人都存在不同形式的加班情况。

从年龄分布来看，95后加班最多，进了社会才知道“年轻就要奋斗”原来不是一句空谈。而相对年龄较大的70后，加班则最少。

让不少职场人感觉到失望的是，40%的加班行为被用人单位视作理所当然，没有任何补偿。只有19%的企业会给员工加班费，23%的企业则会给员工调休。

除了自动自发地去加班之外，职场人被迫加班的原因是多样的。报告显示，近六成的受访者因为发生突发紧急事件而加班，紧随其后的是工作流程安排不当导致的效率低下。另有23%的受访者因为周围人都在加班，迫于压力也加入到加班行列，这让许多职场人对加班效率产生怀疑，这也是年轻人不爱加班的重要原因之一。

在加班这件事上，付出越多并不意味着能得到更多的回报。数据显示，仅有11%的受访者因为加班而获得升职加薪，大部分职场人士（60%）没有看到加班带来的职场变化。还有29%的加班人安慰自己，加班可以增长能力，获得更美好未来。

Ⅲ 加班如何发朋友圈给领导看

你好，
很高兴回答你的问题，
你的问题是
加班如何发朋友圈，
让领导看到，
首先你的好友里
必须有领导，
否则你发朋友圈领导是看不见的。
其次在发朋友圈加班情况的时候，
尽量不要泄露公司的负面信息和情况。
也不要留给领导，
你上班很空闲这种影响。
最后提醒你要注意，
你既然把领导加为好友，
那么平时你的朋友圈要注意了，
领导都会看得到。

Ⅳ 加班费的朋友圈怎么发

刚开始用R做空间分析的时候，也遇到过这个问题。R这种开源的东西，优点是各种包很丰富，缺点是有些包的说明写得很乱，地理加权回归（GWR）的R包其实功能很强大，但大部分说明都不大靠谱。

GWR在R里面可以用好几个不同的包来实现，其中步骤最简单的是spgwr。思路就两步：建立窗口、用窗口扫全局。这其实就是GWR本质上的两步。比如我要在全美国范围内统计某两个（或多个）变量之间的回归关系，我可以做一个全局回归（global regression），但因为这些变量在空间分布上或许会有异质性（heterogeneity），表现在统计结果上就是空间不稳定性（nonstationarity），因此只看全局的统计，可能看不出什么结果来。举个不完全恰当但是很容易领会精神的例子，你比如说，我要分析亚洲范围内，经济发展程度与牛肉销量之间的关系，经济越发达的地方，人们就越吃得起牛肉。可是等我统计到印度的时候，坏了，印度大部分人不吃牛肉，这不是经济状况导致的，这一下就影响了全局统计的参考价值，那怎么办呢？我们可以建立一个窗口（正规说法是带宽窗口，bandwidth window），每次只统计窗口范围内的经济与牛肉销量的关系，然后用这个窗口去扫过全局的范围。等统计到印度的时候，印度内部的各地和印度自己比，吃牛肉的人的比例就不会突然减少，这样就能减少这种空间不稳定性对全局统计的影响。

所以，第一步就是要建立这样一个‘窗口’。当然了，首先要安装包，我们要用到的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是用来读取矢量要素的，sf，sp和spData都是用来处理矢量数据的，别的基本都是画图用。

以下默认你会R和GWR的基本操作。并且，以下只展现方法，不要纠结我的数据和结果，我随便找的数据，这个数据本身没有什么意义，所以做出的统计看起来很‘壮观’。

我们先导入数据。这里我用的是美国本土48州各个县（county，也有翻译成郡的）的人口普查数据和农业数据，来源是ESRI Online数据库。为啥用这个数据呢？因为...我电脑里面就存了这么个可以用来做GWR的数据...

我们用rgdal读取数据，然后把它画出来看看

require(rgdal)
usa_agri <- readOGR(dsn = "~/Documents/Spatial", layer = "usa_counties")
plot(usa_agri)
会得到这个东西：

readOGR里面，dsn后面加储存shp的路径（加到文件夹为止），layer后面写shp的文件名（不加.shp）。不喜欢rgdal的同学可以不用，用maptools或者spData等别的处理shp的R包代替。不过如果用maptools，要注意处理一下参考系。

我们看一下这个shp里面的列联表都有什么：

可见，shp里面有3108个县的数据，数据有61种。然后再看data下面有什么：

总之就是各种人口普查的数据，后面截不完图，还有经济、房地产和农业之类的数据。那我们就随便选两个来当变量。我就随便挑了，因变量选AVESIZE12，即2012年各个县农场的平均占地面积。自变量选POP_SQMI，也就是人口密度（每平方英里的人口）。

现在正式建立窗口，调用的是spgwr里面的gwr.sel函数：

bw <- gwr.sel( AVE_SIZE12 ~ POP_SQMI, data = usa_agri, gweight = gwr.Gauss,
verbose = FALSE, method = "cv")
其中~前后分别是因变量和自变量。GWR里因变量只能有1个，但自变量可以选多个，如果需要多个自变量的话，就在代码POP_SQMI之后用+号连接就行。gweight是你的空间加权的函数（随空间距离增大而不断衰减的函数，衰减率由下面要提到的带宽控制），这里用的是比较常用的高斯函数，其余的还有gwr.bisquare等函数可以调用。verbose决定是否汇报制定窗口的过程。method是决定构建带宽窗口模型的方法，这里用的cv指的是cross validation，即交叉验证法，也是最常用的方法，简单说就是把数据分成不同的组，分别用不同的方法来做回归计算，计算完了之后记录下结果，然后打乱重新分组，再回归计算，再看结果，周而复始，最后看哪种计算方法的结果最靠谱，这种方法就是最优解。还有一种很常见的选择最佳拟合模型的方法是AIC optimisation法，把method后面的cv改成aic就可以用。具体AIC optimisation是什么：AIC（赤池信息准则）_网络。总之，空间加权函数和带宽窗口构建方法的选择是GWR里面十分重要的步骤。

以上便是固定带宽窗口的示意图。比如我在对佐治亚做GWR，这一轮的regression target是红色的这个县，根据做出来的窗口，圆圈以内的县都要被算为红色县的邻县，其权重根据高斯函数等空间权重函数来赋值，而圆圈以外的县，空间权重都赋为0。

不喜欢固定带宽窗口的同学也可以不用它，而是用符合Tobler地理学第一定律的非固定带宽邻域统计，操作方法是在gwr.sel里面加一个命令adapt = TRUE，这样的情况下，根据你设置的k邻居数，每一轮统计的时候，和本轮对象在k以内相邻的多边形的权重参数会被赋值为0到1之间的一个数，比如下图:

我在对佐治亚做GWR，这一轮的regression target是红色的这个县，那么图上标为1的县就是红色县的1阶邻县，标为2的是2阶（邻县的邻县），标为3的是3阶（邻县的邻县的邻县）。如果用非固定带宽邻域统计，k为3，那么1、2、3都被定义为红色县的邻县，它们的权重从3到1依次增加，会按比例被赋上0和1之间的值，而其它没有标注的县，权重为0。

下一步就是用前一步做出的窗口去扫过全局区域：

gwr_result <- gwr(AVE_SIZE12 ~ POP_SQMI, data = usa_agri, bandwidth = bw,
gweight = gwr.Gauss, hatmatrix = TRUE)
这一步如果数据量大，可能会要跑一阵，跑完之后我们看看结果里面有什么：

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该需要的结果这里都有了。比如窗口大小（Fixed bandwidth）是205880.3，意思是前一步构建的带宽窗口是半径205.88千米的圆。Effective number of parameters显示的是你带宽窗口的大小合不合适。Sigma是残差的标准差，这个值要尽量小。Resial sum of squares（RSS）也是对拟合程度的一个评估值。最重要的是最后那个R2，越靠近1说明统计的拟合度越好。我这里面Sigma很大，R2也不是很大，因为我这里只是呈现方法，用的数据本来就是互不相干、没什么太大意义的，所以不用太纠结。如果你是真正的统计数据要来做GWR，就需要注意这些值了。

然后，我们就可以把每个县的R2画在地图上。首先，前面报告里的这些数据，比如R2，要先自己去生成的GWR结果里面去找，然后自己再算一下每个县的local R2，并把它们赋值到shp里面去：

globalR2 <- (1 - (gwr_result$results$rss/gwr_result$gTSS))
sp <- gwr_result$SDF
sf <- st_as_sf(sp)
然后就可以各显神通画地图了，我一般还是用ggplot外加ggthemes来画这种地图，毕竟最方便：

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别的东西，比如gwr.e等等，就从gwr_result$SDF提取或者计算，然后改sp和sf就行。

以上是一种情况，即你拥有的是带有不同变量的多边形矢量数据。那还有一种情况，就是你现在没有多边形，而是一堆点状数据，想要用R来做GWR，应该怎么办。比如我现在导入一个储存为csv的点状数据。数据还是和上面一样的，只不过每一个县都变成了一个点。

usa_points <-
read.csv("~/Documents/Spatial/usa_counties.csv",
stringsAsFactors = FALSE)
str(usa_points) #查看它的数据结构
查看数据结构，这个csv里面有经纬度数据，分别是lat和long。

然后我们把AVE_SALE12的数据画在地图上看看：

attach(usa_points)#让head里面的lat和long可读
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")
这里是给分了4个组，用了四种颜色，cuts后面直接用的quantile命令。如果要自己手动分组，cuts后面可以自己改成seq( )。效果：

再画一个POP_SQMI的数据：

然后plot一个全局的看看：

plot(AVE_SALE12 ~ POP_SQMI, data=map)
好吧这个数据简直了，不过没关系，只展示过程，数据不重要233

然后尝试一下线性回归（电脑你不要揍我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
总之这个数据很扯，但是这上面该统计的基本都有了。

然后我们用地图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。然后我们如法炮制，构建窗口，再用窗口扫描全局。这次我们试一下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
看起来adaptive带宽比前面的固定带宽要好一点。

然后给它画出来：

head(gwr.points$SDF)
spplot(gwr.points$SDF, "POP_SQMI", cuts=quantile(gwr.points$SDF$POP_SQMI), col.regions=colours, cex=1, main="GWR")
然后我们再多做一步吧，查看一下哪些地区的农场面积和人口密度之间的关系是显着的，这就要用t检验，比如假设我们根据这个例子，查了双侧t分布检验，置信区间95%，发现他落在-4到4之间说明关系显着：

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")
图里面，显着的地方用浅蓝表示，具体的student t分布的理论内容可以参考http://www.hu.com/question/30753175 。

根据人口密度来估计的农场规模（可以和真实的农场规模地图对比）：

spplot(gwr.points $SDF, "pred",col.regions=colours, main = "Predicted Value")
标准误差（好大的误差哈哈哈）：

spplot(gwr.points $SDF, "pred.se", col.regions=colours, main = "Standard Error")
其实点状数据GWR做到这里已经差不多了，可是有个搞事的。ESRI的网上说，点状数据是不建议直接做GWR的，其实它的意思是建议要想办法把点状数据转换为多边形，就可以做了。那怎么搞呢？有两种常见思路。

第一种是做希森多边形（Shan Ye：哪些新事物的出现，引发了看似毫无关联的领域的变革？）：

先添加几个R包：

library(spatstat)
library(maptools)
library(tmap)
library(raster)
我们先找一个美国本土单个的shp多边形要素，然后把它和点状要素花在一张图上：

require(rgdal)
usa <- readOGR(dsn = "~/Documents/Spatial", layer = "usa_boundary")
tm_shape(usa) + tm_polygons() + tm_shape(map) + tm_dots()
然后我们发现因为数据来源不一样，有的点状数据落在了美国轮廓的外面。为了做希森多边形，我们必须cut一下点状数据，把落在外面的暂时删除掉。

map@bbox <- usa@bbox
然后建立希森多边形：

th <- as(dirichlet(as.ppp(map)), "SpatialPolygons")
th <- as(th ,"SpatialPolygons")
之后把点状数据列联表里的东西全都赋值到希森多边形里，再沿着美国的边缘裁剪一下：

th.z <- over(th, map, fn=mean)
th.spdf <- SpatialPolygonsDataFrame(th, th.z)
th.crop <-crop(th, usa)
搞定，然后就可以按照前面说的多边形GWR的方法做下去了。

第二种思路是建立空间网格（和这个思路一样：Shan Ye：中国历史上发生有史料记载的战争最多的区域是哪里？）

画格子有两种常见操作：

第一种，首先查一下你的数据的空间范围

bbox(usa)
bbox(map)
然后根据范围（from和to），以及你想要的网格大小（by），建立网格的x和y坐标，并组成网格。

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)
然后把网格转换成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)
然后把它和你的点数据对应，转换成spatial data frame polygon（并且一起添加id之类的）

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)
第二种，是直接在你的点状数据上画

extent <- extent(bbox(map)) # 格子覆盖点数据的范围
raster <- raster(extent) #画格子
dim(raster) <- c(50, 100) # x和y方向上各自要多少个格子
projection(raster) <- CRS(proj4string(map)) # 设定投影，和点数据一样
grid <- as(raster, 'SpatialPolygonsDataFrame') # 转化为多边形
tm_shape(grid) + tm_polygons() + tm_shape(map) + tm_dots(col="red", size=0.3)
然后，我们把点状要素的值给赋到格子里去。这里可以用另一个包：

library(GWmodel)
Dist_matrix <- gw.dist(dp.locat=coordinates(map),rp.locat=coordinates(grid))
用这个包建立一个距离矩阵，然后这个包里面也有可以做GWR的功能：

gwr.res <- gwr.basic(AVE_SIZE12 ~ POP_SQMI, data=map, regression.points=grid, bw=500000, dMat=Dist_matrix, kernel='gaussian')
这里的带宽窗口我手动给设成了500公里。空间权重还是用的高斯。然后结果是：

***********************************************************************
* 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 累了一天的心情说说带图片

1、累了一天了，好好给自己放个假，不去想太多，安静的看个电视剧。

2、每天忙到好晚，刷牙，洗澡，倒头就睡，一夜无梦，也没有多余的时间想念。 3、一天的我们都很忙，从早晨六点到晚上十一点，我会等，也不过是为了说一句晚安! 4、异常充实的一天，从早忙到晚，就吃了两个包子，喝了一杯豆浆好累啊。 5、孩子是是真的累了，从早忙到晚的一天，真真的太可爱，也太心疼了。 6、一直忙到晚上，忙到睡着，忙到我今天发给你消息，明天我才会看到回复。 7、下班的等待，车尾灯往前，川流不息，路过的人群，匆匆忙忙赶着，看到的只剩下路灯的陪伴，忙碌的一天，只有到傍晚才知道一天的充实。 8、有一种鸟一生都在天上飞翔，直到死亡的那一刻。人何尝不是呢，每天从早到晚忙碌个不停，就像个陀螺一样。 9、每天忙忙碌碌，把自己折腾的身心俱惫所以晚上我从不担心还会想到过去的谁谁谁，即便偶然记起，呵，那一定是我还不够累。 10、当妈的就没有感觉累的资格?!就活该一天忙到晚!一个人坐那喝杯水都是一种奢侈! 11、虽然一天很累，从早忙到晚至少过得很充实，睡觉很踏实。 12、每天从早忙到晚，晚上9点还在加班，困得要死，但是回家后就是不想睡。 一天忙到晚的说说 忙了一天很累的说说 13、一天忙到晚，对着镜子洗把脸，跟自己说一声：辛苦了!谢谢自己，在最累最苦的时候没有放弃。 14、从早忙到晚一刻不停歇，这日子真是太充实了，恨不得一天48个小时。 15、有时候，真的不知道我们一天到晚在忙什么，好像在逃避似得。 16、生活就是油盐酱醋再加一点糖，快活就是一天到晚乐呵呵的忙。 17、一天忙到晚。什么欲望都没有了。只想睡觉。 18、小孩子才一天到晚忙着谈情说爱，大人都起早贪黑的忙着养家糊口! 19、今天非常的生气，一天从早忙到晚，没有一个让人休息的时间，想洗衣服的时间都没有。 20、疲惫的一天啊!感冒，流鼻涕!姨妈痛!从早忙到晚还忙个不停。 21、人生中，总有做不完的事情，累了，就停一停，放松心情;生活中，总有看不惯的世俗，烦了，就静一静，顺其自然;工作中，总有忙不完的应酬，倦了，就缓一缓，量力而行;琐碎中，总有挥不去的烦恼，郁闷了，就聊一聊，开阔心境。乐观，是一种人生态度，简单，是一种生活方式。 22、如果觉得工作，家庭，爱情，朋友带给你的压力。请尽快去看心理医生。不要等到有事时才去，太迟了。尽量让自己放松心情，如果太累了就放假，不要逼自己做自己不喜欢的事。关心身边的人，如果发现不对就劝他们去看心理医生辅导他们。可能你还能救回他们的命。 23、累了的时候，我愿意一个人放空思想一天，让自己放松心情，想想自己需要什么…

24、如果累了，就醉一次吧，放松心情，什么也不说，什么也不想，躺在柔软的沙滩，看蓝天白云下的海鸥低旋，听海浪拍岸的声音。如果了，就醉一次吧，喝他个酩酊大醉，吐他个天翻地覆，把心底的阴霾倒之江河，然后，轻装上阵，开心生活! 25、我行走在流离失所间 却依然坚持着自己固执 心累了就停下疾行的脚步 彻底的放松心情～ 26、无意识梦到读书时代，读书生活最无虑，心里很舒坦...感觉到自己梦中笑了!可能现实生活有点累了，压力大了，好想放松心情! 27、快抑郁了。真的发现干什么都得靠自己!扎在脸上不疼吗?疼!只能强忍着告诉自己一定要坚持。你在哭什么?我只是觉得到现在了还是没有一个家人陪我在小屋里呆上那半小时，甚至都想让我放弃一切!好想不顾一切的出去走走，放松心情，缓解这俩月的压力!太累了!笑容?在哪?那个以前的自己先不回来了! 28、最忙的四月要结束了，主持、训练，两天的运动会，一天播音、一天后勤，还有幸和大白合影，嘿嘿。也是真的累了，休息休息，放松心情，五月要更努力，加油。 29、当班主任是件很苦闷的事情，特别是刚开学的一段时间，每天下班回来其实已经很累了，只想瘫着歇歇，但是我发现带宝宝出去玩才是放松心情和活络筋骨的最好办法，和他开心地玩闹嬉戏，什么压力和烦恼都没有了。玩回来洗洗睡，明天又是充实的一天，再忙也要按时下班! 30、人活着不能太累了，应适当出去陶冶下情操，放松放松心情，最好是来一场说走就走的旅行。没人能阻止我的脚步。

Ⅵ 不想加班的图片带字

你的要求说的不是很清楚 我自己找素材 做了一张。

Ⅶ 2019年中秋节问候语动态图片大全

中秋节问候语动态图片大全

用浪漫做皮;用温馨做馅;幸福做蛋王;懂得品味的人不需要多，最好只有你一个!

朋友,不管你现在身处何方,今晚一定要看看那被你遗忘已久的月亮,许个愿吧很可能就会实现哦!中秋快乐!

千里试问平安否?且把思念遥相寄。绵绵爱意与关怀，浓浓情意与祝福，中秋快乐!

明月本无价，高山皆有情。愿你的生活就像这十五的月亮一样，圆圆满满!

网缘!情缘!月圆!中秋夜语寄相思，花好月圆情难圆。带去问候和思恋，心想事成愿缘圆。

缘永不变。祝福源源短信传：中秋花好月又圆，幸福快乐两团圆!

花好月圆日，中秋喜相逢;明月寓团圆，祝福寄友朋：愿生活如圆月，梦想皆达成，幸福明月光，伴你天下行!中秋快乐!

撷几缕花香，融进美酒;邀一轮圆月，千里婵娟;采一份思念，酿成月光;寄一声祝福，愿您安康;中秋佳节，短信传情，祝您事业圆，生活圆，万事圆!

《疯狂的月饼》王朔：我吃月饼我怕谁?但丁：吃自己的月饼，让肥肉去长吧!艾青：为什么我的身体饱含脂肪，因为我对月饼爱得深沉!中秋快乐!

中秋要到了，要善良，要学会待人好，尤其是现在给你发短信的这个人!要经常请他吃饭!特别是中秋节!要把你身上所有罪恶的钱都给他!

联系你真困难，大门不出二门不迈的宅着，没学会上网先学会了隐身，打你电话还是呼叫转移，只能发你短信告诉，中秋了，多吃月饼!

把酝酿已久的创意交给秋风，任其去演绎相思的旋律;让翘盼团聚的心跃上太空，在月宫桂树下再叙永恒的主题。

心到想到得到，看到闻到吃到，福到运到财到，中秋节还没到，但愿我的短信是第一个到，提前祝你中秋节快乐!

正逢中秋之际，祝您位高权重责任轻，钱多事少离家近，每天睡到自然醒，工资数到手抽筋，奖金多到车来运，别人加班您加薪!

客岁方月时，花灯亮如夜;月上柳梢头，人约黄昏后。本年方月时，月取灯照旧;不见客岁人，泪湿春衫袖。

一年一度外秋节，一年一度团方夜，年年月方人不方，岁岁形只影孤独。只愿大师可以或许团团方方，合家完竣。

千重山，万道水，一轮明月系住两地心;三秋桂，十里荷，百分思念牵出万点情。天上月圆，人间月半，欢欢喜喜庆团圆。中秋将来临，提前祝福勤，愿君花好月圆人安宁，美满日子永放睛。

中秋月圆圆，合家欢乐团团圆圆，中秋礼吉祥，长辈安康吉吉祥祥，中秋祝平安，老老少少平平安安，中秋相聚欢，亲朋重聚高高兴兴!祝中秋乐，合家欢。

八月十五中秋日，月儿高挂圆又圆，老老少少总动员，合家欢乐庆团圆，笑开颜，无论月圆不月圆，短信不给你省钱，祝大家和和美美，团团圆圆。

中秋佳节到，祝福准时送到：祝你开心甜蜜与爱人团圆，幸福美满和家人相聚，好运相随“圆圆”不断，在这花好月圆夜，合家欢乐，事事圆圆。

月升代表我的牵挂，月落代表我的关怀，月盈代表我的惦记，月亏代表我的思念，月芽代表我的真诚，月弯代表我的微笑，月圆代表我的祝福。中秋节快乐!

天渐凉，叶渐黄，一声问候暖心肠;酒正烈，花正香，一缕关怀情荡漾;月很圆，饼很香，一声祝福送安康。中秋佳节，敬祝快乐吉祥～～～

秋意撩人，愿在初秋的夜晚你我享，皓月当空，思意正浓!祝中秋快乐，记得留块月饼给我哦!

花好月圆日，中秋喜相逢;明月寓团圆，祝福寄友朋：愿生活如圆月，梦想皆达成，幸福明月光，伴你天下行!中秋快乐!

Ⅷ 干活累的说说和图片

1、有些痛，不用说，比说更有穿透力。雷电已来，我全接受。但是在这条路上，再多的苦痛都不允许忘记那份初衷。

2、好累好累心情说说】知道我很滥情么，那只是曾经。

3、眼泪抵不住地心引力，华丽丽的落下，像极了那些你还没有出现的灰暗日子。

4、每天每天我们都在为自己创造一个美好的未来而辛苦奔走着。所以好累好累的时候我们就需要去倾诉和发泄，当我们的疲劳感全无的时候，我们就会感到久违的轻松和愉悦。

5、日日愁绪满天，可是依然挽不回枯黄的叶子和照样降下的夕阳。

6、你百无聊赖，其实是心如刀割;你面无表情，其实痛彻心扉。可是最痛的却是，痛，却不能喊痛。

7、我关掉房间里所有的灯，我想让自己蜷缩在黑暗里，好好审视自己的灵魂和余下的岁月。

8、心累到一定的程度，连生气和计较的力气都没有了。

9、心，很累很累!

10、想着自己的退缩，想着自己的懦弱与失败，总不知道自己活着，是为了什么。看着他们一次次希望又失望的眼神，心里总是好自责，好内疚。

11、现在心好累，好累。想哭却都没有了力气。

12、希望时间为自己停下，就这样和喜欢的人地老天荒。

13、我像一只趴在窗户上的苍蝇，前途一片光明，却找不到出路。

14、我不喜欢挽留，你们别走。

15、我并不失落，我也没有受伤，没有生气，我只是有点累了，我厌倦了付出太多，回报太少。

Ⅸ 周末祝福语励志图片带字

周末祝福语励志图片带字

清风为你吹去一周的疲劳，绿色为你摇摆仅存的烦恼，下面是我为大家搜集的周末祝福语大全，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友!

1. 温馨祝福，不请自来;幸福甜蜜，无可取代;吉祥如意，因你存在;财源福运，为你等待;加强联系，友谊永在。祝你周末快乐!

2. 再忙碌的日子，也别忘了休闲;再奔波的岁月，也别忘了休息;再炎热的季节，也别让烦恼将你围绕。愿你有个轻松悠闲的周末!

3. 周末了，口水要留给美味，感动要留给眼泪，买醉要留给酒杯，幸福要留给家庭，快乐要留给心扉。一句话，周末享受生活吧!

4. 周末到，祝福临门送给你，日子过得有滋有味;朋友一左一右陪伴你，有空就聚有话就说;好运一前一后跟随你，人生福气工作顺利

5. 工作辛劳，多多注意，放松身心，打打游戏，锻炼身体，控制脾气，短信相赠，请别嫌弃，开心周末，事事顺利。

6. 让烦恼随风去，让忧伤不留痕迹;让幸福如毛毛雨，让天空永远美丽。关心从不更改，祝福永远温馨。愿你周末开心!

7. 周末到了就是好，早上可以睡懒觉;逛街购物玩通宵，快快乐乐心情好;我的祝福已送到，愿你事业步步高，周一继续赚钞票。

8. 周周都有工作表，追遂时间如赛跑。加班加点受煎熬，身心疲惫快乐少。身体事业都重要，劳逸结合效率高。周末了，注意休息好哦!

9. 周末到，寻一刻宁静，抛开烦恼沉淀心灵;剪一段时光，留驻美好欢快心境;发一条短信，真挚祝福传递心意。愿周末愉快!

10. 清风为你吹去一周的疲劳，绿色为你摇摆仅存的烦恼，夏日为你带来快乐的热潮，我来为你吹响祝福的口哨，祝你周末好运来笼罩!

11. 用快乐珠子，串起时间链子;用开心布料，缀上生活补丁;用心情筛子，滤掉烦恼沙子;用收获石子，垒起幸福大厦。祝你周末快乐!

周末祝福语励志图片带字

12. 欢乐的季节，幸福的岁月，与快乐相约，把烦恼拒绝，让心情逍遥，让精神愉悦。周末时节，祝福不缺，愿你将幸福味道充分领略。

13. 看晨曦与朝露，聆听这世界的美妙;赏夕阳与彩霞，看遍这世间的美好;品茗繁星的照耀，给心灵一个幸福的清扫。周日祝你幸福美好。

14. 一周的疲惫抛在云端，放松心情聆听动人旋律;快乐的点滴装满行囊，轻松悠闲享受幸福拥抱。周末，愿你将烦恼全甩掉，心情只剩美好

15. 把健康当工作，勤奋做;把幸福当生活，认真过;把快乐当梦想，要执着;把平安当祝福，随时握;把周末当长假，微笑度过。周末快乐

16. 周末别把自己折磨，放下忙碌，别再辛苦，到花团锦族的阳光中去，用别样的心情感受别样的风景。愿你带着快乐散步，让生活更加香甜

17. 周末送祝福，快乐沸腾一网络，烦恼忧愁来让路，笑容高涨胜酷暑，热情洋溢挡不住，清凉为你来服务，如意守护你幸福。周末快乐!

18. 不常相见，多注意联系;不常通话，多发点信息;不常关怀，天冷了发个提醒，友谊是温暖的，降温是目前的，保暖是你要做的，祝周末愉快，身体健康。

19. 凡尘俗世，纷纷扰扰难以回避。让你生气的人请不要在意，让你快乐的人请记得珍惜，让你天天收到祝福的人，哈哈，请藏在心底，周末过的开心!

20. 送你十颗心：早上舒心，出门顺心，路上小心，遇事耐心，交友真心，待人诚心，对自己有信心，对情人有爱心，对家人要关心，最重要是开心!周末快乐!

21. 感恩节过了 但是感恩的心不会过 感谢长久以来您对我工作的支持与理解!在此祝福您身体健康!工作顺利! 周末快乐!!!

22. 问候一声周末好：呼呼的北风吹走的是您的烦恼。带来的是一整个星期的好运!周末愉快 !雨天路滑!注意安全!

23. 时间轻轻流逝，转眼又到了周末的日子，来到充满轻松自在的空气中，让心灵随意放松，给自己一个开心的假期，祝周末愉快。

24. 周末到了，放松的日子里，请别再忙碌，收到短信，为你送上温暖贴心;我的绵绵情意，化作短信，为你送上轻松开心。周末愉快!

25. 快乐像浪花，退去了还留下笑语声声;幸福像阳光，洒身上更觉得倍加温暖;祝福像轻风，追寻你送一份美丽心情!祝你周末愉快!

26. 别因太多的忙碌冷淡了温柔，别因太多的追求湮没了享受，工作不是人生的全部，停停匆匆的脚步，请享受生活的赐福!周末愉快!

27. 周一送你开心果，周二送你吉祥豆，周三送你清新雨，周四送你相思扣，周五送你飞机票，周末出去瞧一瞧，祝你周周心情好!

28. 送上美丽让你国色天香，送上青春让你永远年少，送上梦想让你飞黄腾达，送上安全让你岁岁平安，送上快乐让你周末愉快!

29. 冬送问候增温暖，夏送问候添清凉，时时有我的关心，每时每刻都开心，工作热情更饱满，娱乐休闲也不孤单，祝周末愉快!

30. 炎炎夏日，奉上真诚的问候，愿它化做晨溪与朝露，清凉惬意滋润心头;吹响祝福的风笛，为你把锦瑟弹奏。祝周末愉快!

31. 捧一册书卷看一段波澜，迎一股花香得一刻清闲，泡一杯清茶洗一时尘缘，送一句问候愿一世平安。祝你周末愉快!

32. 关怀，是最真心实意的;惦念，是毫无杂质的;祝福，是来自心底最深处的;只愿你周末能快乐开心，笑容常在!

33. 该休息时就休息，不要逞能累身体，革命本钱保护好，才能多多创美好，劳逸结合去工作，假期轻松来度过，周末愉快!

34. 周末，放松放松，将压力全部掏空;轻松轻松，让烦恼无影无踪;娱乐娱乐，为欢乐付诸行动;联系联系，和朋友多多沟通!

35. 周末又来到，开心最重要;工作先让道，压力都赶跑;聚会或旅游，娱乐不能少;三五好友陪，轻松乐逍遥;愿周末快乐把你罩!

36. 若生活是一条河流，愿你是一叶执着向前的小舟;若生活是一只小舟，愿你是风雨无阻的水手。幸福生活，握在自己手中!周末愉快

37. 上班按部就位，累得身心残废;指针分秒在催，神经快要崩溃;周末款款而来，心儿乐得要飞;阳光晒去疲惫，新鲜空气洗肺。

38. 鲜花的快乐是散播芬芳，微风的快乐是制造凉爽，溪水的快乐是轻抚岩石，阳光的快乐是沭浴大地，我的快乐是送上温馨祝福：周末愉快

39. 风吹忧愁走，水送财运留，家圆业兴争上游，愿你更上一层楼。闲暇会好友，意浓情更厚。愿你：生活如意，周末愉快!

40. 用琵琶弹奏一曲东风破，祝你好事多多，用吉他弹奏一曲七里香，祝你心情阳光，用钢琴弹奏一曲魔杰座，祝你周末快乐!

41. 这是个惬意的宁静世界，阳光灿烂如昔，柔风轻轻如昔，但愿美好的.时光就这样驻足，带给你欢欣与鼓舞，周末愉快!

42. 一首音乐，轻松和谐;一个问候，关怀体贴;一阵微风，清凉舒适;一条短信，温馨弥漫……手指一按，送去我的祝福：周末快乐!

43. 周末的时光洋溢着花香，幸福的时刻充满阳光，快乐的鸟儿欢乐歌唱，愉快幸福得肆意飞扬，真挚祝福写满渴望，祝周末幸福长长!

44. 昨日的压力，忘却就好;快乐的周末，你来拥抱;舞动翠绿的青草，挑逗灿烂的微笑;抛弃昔日的烦恼，把握今日的逍遥;周末愉快

45. 周末手机再次响起，收获一份意外惊喜：理一理心绪，笑嘻嘻，烦恼忧愁远离你;亲友聚一聚，乐盈盈，幸福快乐与你相依。

46. 周末啦!在此奉上我对你丝丝缕缕的牵挂，时时刻刻的惦念，真真切切的问候以及长长久久的祝福。祝你过得轻轻松松乐乐呵呵!

47. 心情因为祝福而舒畅，压力因为祝福而缓解，空气因为祝福而清新，你因为我送的祝福而会心一笑，祝你周末愉快啊!

48. 别因忙碌忘记了追求，别因劳累放弃了梦想，别因我久未和你联系就忘掉了是我们是真心的朋友。朋友，周末愉快!

49. 周末到了，悠闲去过。睡个懒觉，伸个懒腰;爬山运动，强身健体;朋友相聚，情谊厚增。周末愿您心情顺顺畅畅!

50. 捧一卷油墨，静坐于窗前，泡一杯清茶，洗一时尘缘;迎一股淡香，舒一周清闲;送一句问候，结一世友情，祝轻松度周末!

51. 抖掉身心的疲惫，周末潇洒走一回，把烦恼狠狠剁碎，把俗事一脚踢飞，让心情翩翩起舞，将幸福尽情追随。快乐只随心，周末笑容要美

52. 累了靠在沙发上歇一歇，反正有空间;饿了弄点好菜来尝一尝，反正有时间;闲了打开短信看一看，总之有美好。祝你这个周末欢乐不断

53. 成功的时候别忘了庆祝，难过的时候别忘了倾诉，熬夜的时候别忘了睡觉，奔波的时候别忘了吃饭，周末的时候别忘了好好歇歇。

54. 把臂膀给予飞雀就欢快了;把心抛给大海就辽阔了;把目光留给苍穹就深远了;把祝福发给你就开心了，周末愉快哟! ;

Ⅹ 老板带苹果看望员工，是不是很温馨温情的一张图片呢

哈哈哈啊哈哈，不是老板傻就是员工傻，没看出温馨，这是来搞笑的