闲来无事

因为前段时间比较忙,才发现好久没有发过博文了,今天闲来无事,发篇不痛不痒的博文。


我觉得写博文主要就是想分享自己的学习心得和通过写博文来加深对知识点的掌握,有些触及小秘密的博文其实想通过加密的形式存在的,发现优快云上并不提供博文加密的功能,可能这个和网站的定位有关吧,不过还是希望有加入这个功能。


写博文应该也算是一种笔记的另一种表现形式吧,对于笔记这一块,我一直觉得是非常重要的,什么好记忆不如烂笔头的大道理就不说了,从个人的学习历程上来看,如果学习某个东西有系统合理地做过笔记,那么在以后复习这个知识点时将会有莫大的帮助。


说到做笔记,想说下一个产品(没有任何广告的想法,刚好满足我的需求而已):有道云笔记,这个产品也是这学期才用的,因为在做毕业设计的时候,想记录下整个过程遇到的问题,所以找了下笔记相关的软件,首先找到的是EverNote这个软件,这个软件是老外写的,评价算是挺高的,当初觉得太复杂,太臃肿,不想只为了做个笔记整天打开一个占据我不少内存的软件,所以果断继续找,传说中EverNote可以图片文字搜索的功能,本人没有使用过,不知道是真是假。


说回刚刚的话题,继续找软件发现有道云笔记好像挺不错的样子,下载试用了一下,感觉还真不错,起码和我想要的笔记软件挺接近的。这里就不再说这个软件的什么优点了,不然总不免有点广告的嫌疑。


对于程序员,笔记难免会有代码,可是有道这款笔记软件不能高亮显示代码,在IDE里的代码复制过去,全变黑色了,说好的高亮显示呢?对于有强迫症的我,怎么也没法接受这个事实,马上找解决方案,首先想到的解决方案当然就是截图,发现这个方法太折腾人了,代码太长截图起来相当不爽,果断放弃这个方法。接着试试代码复制到word文档中,再将word文档以附件的形式加入到笔记中,发现也麻烦,果断再找方法,这次去网上搜了一下解决方案,发现也有不少强迫症的程序员在问这个问题,我是直接上官网发建议去了,希望下一个版本能以插件的形式加入这个功能。最后在知乎上有人提及到在开源中国有一个在线代码格式化工具,把代码格式化成HTML版本的高亮形式再复制到有道笔记中就可以保留高亮格式了,果断尝试了一下,喲,还真行。突然发现这个在线工具有个很不应该的缺陷,居然没有提供全选已经格式化好的代码,还得我手动选择再复制,强迫症再次发作,不爽,再找。这次找到了发芽网,这个网站也是提供在线格式化工具,也提供全选的功能,为了网站能记录下我的选择模式(要选择格式化的语言种类和主题),果断注册一个新用户,坑爹的是系统一直不给我发确认邮件,想激活用户都不行,好像到现在还出现这个问题。还好网站提供了通过谷歌用户授权登录的功能,终于通过谷歌用户账号注册了个新用户,最后将网站作为保存为书签,从此妈妈再也不用担心我的代码格式了。

瞎扯了这么久,一看发现到了晚饭时间了,吃饭去鸟,找天把毕业设计的笔记弄到博客上来,和大家一起学习学习。。。大笑

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,包含边界框或多边形坐标。 • 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,减少工伤风险。 • 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,边界框或多边形坐标准确,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。
### 问题分析 在这个自创五子棋玩法里,已知 `n*n` 棋盘每行每列黑棋子的数量以及点的坐标,要判断该点是黑棋还是白棋。可以通过遍历棋盘,依据每行每列黑棋子的数量来构建棋盘状态,再根据点的坐标确定该点的棋子颜色。 ### 解决方案思路 1. **初始化棋盘**:构建一个 `n*n` 的二维数组来代表棋盘,初始值都设为 0(表示无棋子)。 2. **填充棋盘**:按照每行每列黑棋子的数量,对棋盘进行填充。 3. **判断点的颜色**:依据点的坐标,查看该点在棋盘上的值,若为 1 则是黑棋,若为 0 则是白棋。 ### 代码示例(Python) ```python def determine_piece_color(n, row_counts, col_counts, point): # 初始化棋盘 board = [[0] * n for _ in range(n)] # 填充棋盘 for i in range(n): row_black_count = row_counts[i] for j in range(n): if col_counts[j] > 0 and row_black_count > 0: board[i][j] = 1 row_black_count -= 1 col_counts[j] -= 1 # 判断点的颜色 x, y = point return 1 if board[x][y] == 1 else 0 # 示例使用 n = 5 row_counts = [2, 1, 3, 0, 1] col_counts = [1, 2, 2, 1, 1] point = (2, 2) result = determine_piece_color(n, row_counts, col_counts, point) print("该点的棋子颜色:", "黑棋" if result == 1 else "白棋") ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(n^2)$,这里的 $n$ 是棋盘的边长。因为要遍历棋盘的每一个格子。 - **空间复杂度**:$O(n^2)$,主要用于存储棋盘状态。
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