将来的我一定会感激现在拼搏的自己

一位计算机专业的大学生分享了她的编程学习经历与目标。她希望通过不断学习和实践,掌握C语言、JAVA等技能,并期望能够在毕业后进入一家优秀的公司。

自我介绍

      对于第一次写博客的我来说,首先要介绍的就是我自己喽!我叫陶媛媛,一个1997年的,正处于青少年时期的孩子!是西安某本科的大学生(学校就不好意思暴露了^_^)。当初选择了计算机专业就是觉得以后靠自己的大脑,用自己的逻辑思维来给自己创造财富是很牛b的一件事。。。作为15级的孩子我已经都大三了,即将面临的就是毕业的问题。在这个火烧眉毛的时刻,我是打算用写博客来缓解我的压力的!

我的目标

       现在的我还是编程界的一枚菜鸟,输出一个“呵呵”“哈哈”,计算一个闰年可以无error,都能兴奋半天的菜鸟,我对自己的目标也不高,近期呢,只要能精通C语言,了解JAVA,掌握LINUX,学会脚本语言,能够写上万代码,完成我想实现的任何程序就可以了(好像我知道的也没什么了。。。)这个目标看起来也许很简单,也许很复杂,但对我这个入门没多久的人来说,已经很厉害了。当然当我实现了这些目标还是会去指定接下来的目标!

学习编程

       在我心中,搞IT是一个下限很低却永无上限的行业,想要登峰造极几乎是不可能的。那么我能做到的就是不断的学习,不断地进步,能到达哪个境界然后再继续前进呗!现在的我需要做到的是把我的基础知识打扎实,像什么C语言啊,数据结构啊,操作系统啊,计算机网络啊,这都是需要我去把它们看到害羞的书,当然这些都仅仅是基础。学是一方面,实践是另外一方面。在基础知识还可以的时候,去练习写一些小程序,做一些小游戏、小项目也都是可以的。希望我说的这些我都可以做到。

      当然了,学习什么都是一个熟能生巧的过程,既然编程是将要和我伴随一生的东西,那么从我选择它的那一刻开始,我们就不能分开。也就是说,我每天都会花时间学习编程知识,和它相濡以沫,厮守终生。争取作一个合格的码农!!

毕业目标

       我是一个地地道道的陕西人。因为是个女孩子,我爸妈希望我毕业了能在他们身边也就是留在省内工作。可我觉得趁着年轻的时候不走南闯北的见见世面以后一定会后悔的!我毕业后呢,也不敢说去哪家公司了,现在得我对自己的能力还是有自知之明的,我只想在今年9月开始秋招的时候能够尽我自己最大的努力,去一个我可以去的最牛的一家公司!SO,最牛的公司,等着我哈。。。

航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型(YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10)的车祸检测与事故报警系统的设计与实现,适用于毕业设计项目。文章从项目背景出发,阐述了传统人工监控的局限性和智能车祸检测的社会价值,随后对比分析了YOLO不同版本的特点,指导读者根据需求选择合适的模型。接着,系统明确了核心功能目标,包括车祸识别、实时报警、多场景适配和可视化界面开发。在技术实现部分,文章讲解了数据集获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程,并提供了完整的代码示例,涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发,实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后,文章总结了项目的全流程实践意义,并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群:计算机相关专业本科毕业生,具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,正在进行毕业设计的学生;; 使用场景及目标:①完成一个具有实际社会价值的毕设项目,展示从数据处理到模型部署的全流程能力;②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧;③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统,用于答辩演示或科研展示; 阅读建议:建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践,结合提供的代码链接进行动手操作,在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件,同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
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