20191031月总结

2019年10月31日

不知不觉10月份就结束了,我还在懵懂之中吧,本来不想来总结的,因为自己觉得每次总结完了之后还是照旧,可是想想不管怎么样,雁过留声音。还是从以下的学习情感俩方面来总结吧。

学习

  1. 对照以前设定的目标我估计这个月又是没有完成了。这学期的10月份评定奖学金,对我的感受挺大的,同时也在反省自己:这一学年到底都在干什么了。
  2. 自己的论文没有发,自己的论文没有读懂。可能每次写日记的时候都在提醒自己要好好读论文吧,可是到现在开学了一篇都没有读完过,我也不晓得自己整天都在忙什么。论文的事情自己还是要想办法,这是重中之重,不能忽视。每次看论文的时候自己下载了很多文献,心里想着以后有时间就读,可是一直都没有读它们。可能是英文的,自己比较抵触;但是最有可能的原因就是自己太懒了,从来不会去主动看文章的。我估计现在电脑上面至少已经还有10篇顶级的文献自己从来没有读过,就算读了,也没有读懂吧。因此,自己需要勤奋起来,其次是提高效率,最后才可能出成果。
    读论文的方法自己还需要不断改变,总觉得现在自己的还是有问题的。现在自己读论文,还是追求逐字逐句的去理解,虽然自己对英语比较自信,但是这些科技文件说实话,让我想吐的感觉都有。特别是对于那些冗长的算法部分,真的要让我吐了,翻译来翻译去就是不晓得在讲什么。最近在读一些高水平的国内的论文(博士论文)心情才逐渐好转,但是里面的一些方法自己从来没有实践过,也没有彻底弄懂,所有必须要把很多方法搞懂。搞懂的这些时间,自己还需要递归地去网上查资料,这句导致了自己不能高效、快速地去完成一篇论文的阅读、理解。就比如最近(好像3天前)读了一遍《图相似度研究技术》的博士论文,才读到绪论部分,遇到使用“图核”的方法,其实这个方法自己好多好多次遇到过,但是就是没有搞懂过,因此这次下定决心把它弄懂,把它上机实现了,所以又搞了俩天(对,一个知识点拖拖拉拉俩天还没解决)。目前打算还要搞,下午下载了graphkernels的这个第三方包,但是无法有效安装,又搁置在那边了,估计又要拖了,我真的真的好慢啊。有时候好想用正确的方法,但是自己又找不到,我该怎么办呢?
  3. 下面就是11月份了,我不能再这样了。该做上机运行算法了,该读读中文理解基本的算法思路了,要脚踏实地一些了。应该一天天提高了。自己读完的论文需要回头去看看了,那些自己打上问号的内容要一个个去攻破,就摆在那边算什么好呢?
  4. 有时候甚至怀疑自己适不适合学习工科,感觉自己头脑真的木木的,一个知识点要反应老半天才能理解,一些常识性的学科知识,比如KNN,这些真的是大写的尴尬啊。可是,我还是不想就这样放弃,我相信自己即使愚钝,也会笨鸟会飞的,我是可以飞起来的。下面的11月份,继续加油吧,不要让自己失望就好。

情感

  1. 完成该完成的任务,我的情感就会变好。所以多把精力放在学业上,比任何东西都重要。

2019年11月3日

昨天刚刚考完教师资格证,考完试之后觉得生活还是很美好的,因为觉得经历了一场生死的搏斗吧。总是觉得自己还是无所事事的样子,论文论文没有读懂,代码能力也不行,很多计算机的知识也不是太牢固,我真的太菜了,但是我还想进步啊。

本月(11月)的目标:

  1. 对于上个月的目标的继续完善
    上个月自己专注教师资格证的学习了,这个月还得把这个方向调节过来;
  2. 每周读一个关于自己研究领域的论文,今天是周六,下周六应该读完,自己总结和下载了很多;
  3. 每天坚持学习英语;
  4. 保持身体健康;
  5. 每天编程序,这个得天天练习,罗马不是一天建成的;
  6. 每天学习《深度学习》、《数据结构》
  7. 准备公务员的考试内容。
  8. 读完自己从图书馆借阅的小说。(自己语言功底太差了)
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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