立一个flag

作者曾经对JavaScript抱有偏见,但决定重新审视并深入学习这门语言,希望能够克服过去的障碍,发现其内在之美。

js越来越着迷,想深入学习一下。

按照我之前的经验,我大概尝试了不下3次,后来都半途而废了。倒是 python,shell居然平心静气的学下去了(也没有学得怎么样,能写一点点小程序的程度吧)。

现在应该对于js的这种动态弱类型没有之前那么反感了。js应该是我接触过的最糟糕的语言,以至于,我无法说服自己好好学下去。

不过现在不同了,我大概不会再像之前一样会因为js的数不清的槽点而中途放弃了,我愿意尝试去发现其中的美。

立此flag为证,希望后续能坚持学一下,做到大体掌握。

在优快云平台上设定学习目标或计划,可以采取系统化的方法来提升技术能力和职业竞争力。以下是一些建议: ### 学习目标设定方法 1. **明确学习方向** 根据个人兴趣和技术需求,选择一个具体的技术领域作为切入点。例如,如果对人工智能感兴趣,可以从目标检测算法开始学习,如YOLO、Faster R-CNN等深度学习模型[^2]。 2. **分阶段制定计划** 将学习过程划分为多个阶段。初期可以通过优快云平台上的教程和博客文章掌握基础知识,例如传统机器学习的目标检测方式(如Cascade + Haar)[^3]。中期逐步深入到基于深度学习的回归方法(如YOLO和SSD)[^1]。后期可以尝试结合实际项目进行实践,提高解决复杂问题的能力。 3. **利用优快云资源** 优快云提供了丰富的学习资源,包括技术文档、代码示例以及社区讨论。可以参考相关文章中的实现细节,例如YOLO算法的具体实现步骤,并通过动手实践加深理解。 4. **参与社区互动** 在优快云上关注技术大V或加入相关讨论组,获取最新的行业动态和技术趋势。同时,可以通过提问或分享经验的方式与其他开发者交流,提升学习效率。 5. **定期评估与调整** 每隔一段时间对自己的学习成果进行评估,检查是否达到了预期目标。如果没有达到,可以根据实际情况调整学习计划,例如增加实践环节或补充理论知识。 6. **结合项目实战** 通过实际项目应用所学知识,例如使用YOLO或Faster R-CNN实现目标检测任务。可以参考优快云上的案例分析,了解如何将算法部署到实际场景中[^1]。 7. **扩展技术栈** 在掌握某一领域的核心技术后,逐步扩展其他相关技术,例如从目标检测延伸到视觉目标跟踪方法,研究深度特征迁移和端到端网络训练机制[^4]。 --- ### 示例:目标检测学习计划 ```python # 示例代码:使用YOLO进行目标检测 import cv2 # 加载预训练的YOLO模型 net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg") # 设置输入图像 image = cv2.imread("test.jpg") blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False) # 输入模型并获取输出 net.setInput(blob) output_layers_names = net.getUnconnectedOutLayersNames() layer_outputs = net.forward(output_layers_names) # 解析结果并绘制边界框 for output in layer_outputs: for detection in output: scores = detection[5:] class_id = np.argmax(scores) confidence = scores[class_id] if confidence > 0.5: # 绘制矩形框 box = detection[0:4] * np.array([image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0]]) (centerX, centerY, width, height) = box.astype("int") x = centerX - (width // 2) y = centerY - (height // 2) cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow("Detection Result", image) cv2.waitKey(0) ``` ---
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