笔记:少做,多得

以前常听的一句话是:write less,do more

然而今天我要说的一句话是:write less,get more

主旨是:少创造东西,少很多烦恼

之前一个阶段,我由一片空白,通过大量学习,逐步学到了不少花拳绣腿,于是急着在任何地方施展,各种混用,各种为了一点小功能而制造轮子……然后,很光鲜亮丽地,我确实实现了不少本来没有的东西。

这是现在,我却觉得累,因为所有你创造的东西,都需要你来维护、发展。他们不一定能稳健地存在,因为很多是依赖外部环境的。你可以不变,但是环境在变。

所以,一个比别人漂亮的应用就是好应用吗?一个与众不同的功能能让整个应用焕然一新吗?

无形之中,我们为这些花边付出了相比效果提升的百倍努力,而且,日后的维护成本也是如此。

正所谓受创业容易守业难,攻城容易守城难,更何况,不仅要守,还要发展。

正好可以借此机会重新思考,什么是优秀的软件。如果只有一元的标准,那就是综合指标,而这个指标,包含了功能,性能,安全,健壮,易用,可维护,可扩展,成本……并非单纯地追逐其中的某几项到极致,就可称之为优秀,真正的优秀,是综合的优秀。立于我的处境,成本因素是否突出。如何快速开发,支持扩展,便于维护?增加研发力量必然可行,然后,对一些其他“极致”的妥协,往往更加经济高效。

所以往后,除非某种创造十分必要,并且下定决心,也有能力维护好它,或者它不会承受什么变化,那么,尽量在圈子里,框架里玩。少写一克代码,少一吨烦恼。

转载于:https://www.cnblogs.com/zhaoyao91/p/5275656.html

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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