今天被“鄙视”了,在谈OS平台的选择

事情原于这样。

今天晚上一些我想去找我们班同学说些事情,路过他们宿舍,同学不在,我看旁边一个人在用ubuntu系统,手里拿着本《XXX书》(介绍TOMCAT的)。

我问道:“同学,您用ubuntu系统开发JAVA吗?”
他回:“ubuntu学到的东西比WIN多。”
我说:“能说说具体的好处吗?”
他:“外面公司,嵌入式 …… ……%%¥#!”
我:“。。。。。 :o 。。。,可以具体说说吗?”
他:“去BAIDU啊,你不会BAIDU啊?”
我:“请问同学用JSP做过些DEMO吗?”
他:“什么叫DEMO?”
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
我:“。。。。。。。 :x ,同学我走了,再见!”
他(一句话也没有,鸟都没鸟我。 :( )

哎,同学,就算你技术好,你也不能这样对我吧?这种交流的方式,能做软件吗?


这个问题我想问问大家,用linux开发JAVA程序比WIN系统真的更好吗?BAIDU上是有许多资料,但是我更相信一线工程师的信任。如果它真的够好,我也打算使用linux开发JAVA。 [/color]
YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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