往前走吧,管它未来是什么!!

作者分享了在工作室学习编程的经历,从最初不喜欢代码到逐渐热爱的过程。文章强调了学习编程的重要性,反思了社团活动与学业之间的平衡,并表达了对老师的感激之情。

        想到分别,真不知道该说些什么。我想我是幸运的,因为带领我们的老师,是一个阳光而又充满激情的人,也给我这感染上了不少积极向上的气息。

   代码,这个以前怎么看都怎么不喜欢的东西现在看来也是那么的可爱,听着指头噼噼啪啪的敲打着键盘,,从未有过的亲切感,又那么的真。这一年,敲过的代码似乎是一进大学所不敢想象的,有时也在疑惑,是不是真的有八九千了,看看同学,上万的也有,一万五的也有,或许是我努力还不够吧,访问6160次,倒是一个还凑合的数。期末了,看看大家的成就,看看自己,革命尚未成功,仍需继续努力。

     这学期,也渐渐喜欢上了呆在工作室的日子,虽然我不是ACM的成员,但是能和大家一起学习,在哪里都一样。从刚上大一那时的写了程序就发博文,到现在,写了也不一定发,是不是变得有些懒惰了。。看看大二的学长学姐们,大一的时候在优快云上很是活跃,想想也是受我们老贺的影响吧,而到了大二,发博文的人却少了很多很多,忽然的发现,其实优快云是一个很好的学习平台,还是应该回归到最初的自己吧。

     学习,从来都不是容易的,成绩,也都必须伴随着努力。软件工程的我们,想要做的出彩,时间的陪伴也是必不可少的。说心里话,什么团委的工作啊,现在觉得,远远不及学习来的重要,工作做的再好,学习差的话一切都白搭。刚踏入大学时的迷茫也淡化了不少不少的,忽然发现,高中时所以为的天堂,也不过本应该是个学习之处的。。可能吧,可能大二回来就不在什么团委待了,活动、工作、都什么的无所谓。我想还是好好学习吧,毕竟这还是一个单纯的学习的地方。

    谢谢大家的陪伴,谢谢老师的栽培,谢谢116成员的包容,我会好好珍惜这一切的。皆さん、がんばって!!

 

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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