2025年个人总结

  • 背景
    我看各大平台,美团、网易云、B站都有对于个人的总结。我也来提笔写一写我的个人总结,文笔水平有限,大家多担待。

  • 生活

健身:

从年初开始,就计划健身,从2025.02.26开始健身,月卡187块,到今天还在继续坚持,不过中途大概有1个月没有锻炼,大概是国庆节前后吧。当然体重也有所变化最开始165斤==》155斤,中途有反弹。可能这进步有点小,有时候也会焦虑,别人1个月就瘦了很多斤,我这么久才瘦这么点。但是用心想一想,健身不止锻炼身体,也锻炼人的心境,以年为单位,继续坚持!

旅游:

本来我是计划今年再去一趟四姑娘山大峰,但是去了其他城市。去了上海(魔都)。本来我以为网上说的是假的,上海消费很高。我一去我才发现,确实很高,可能我去的是旅游地区吧,去的豫园武康路。一小碟牛肉,加些另外一个素菜小蝶,要了我200多块呢。不过确实是魔都,放一些照片吧!
在这里插入图片描述
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车:

关于买车,不得不提超哥超车。买个der,本来年初我的是买车的决心很大,看奇瑞的艾瑞泽8,试驾了一波,动力杠杠的,1.6T很猛。2.0T不太行,上次试驾一脚油门,有点头晕的感觉。不想买车的也有其他。有次开家里的车算是独自一个人上路,是晚上凌晨那段时间,路上没多少车,但是一上车就慌了,而且还是晚上的国道,没有标线,怕被拍跟着导航走,一路战战兢兢地,心跳加速。开完之后也就不想买了,心想开车这么累啊,哈哈。再说说超哥的名言吧,

买得起,再买!有全款能力再买!如果必须要买了人生中的第一辆车,就去选你能力范围内最喜欢,最大预算的那辆车

情绪和心态:

有的时候可能还是毛毛糙糙,容易被激怒,还是要多多锻炼。但是面对不合理的人或事,该怼还是要怼

工作

新技能和技术: 接触web3概念,和国内普通支付还不一样,还有合约,去中心化思想。还有服务器的配置学习,跳板机、vpn内网连接服务器,python脚本之类的。 活到老,学到老,工作上技术点整理不过来,有兴趣可以看我之前的博客

人生

对于人生这个话题,我也不知道该从何说起。人生很长,人生也很短。需要有意义的过每一天。

2026计划

  1. 去香港看看 (可能这周就会实现)
  2. 技术更高层次的提升,c++/python多研究研究一下
  3. 健身目标升级:体重再降,练出腹肌
  4. 情绪修炼进阶:遇事更沉稳,少生气多开心
  5. 参与汽车摇号,先占个坑再说

祝大家都开开心心的,2026越来越好!

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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