感觉拟标题好难!!!

首先来个自我介绍吧,毕竟第一次写博客,有错的地方希望大家见怪不怪。。。我叫张腾飞,是一名大二的在校学生,在大学的两年内感觉并没有特别精彩的时光,学习也一般般吧,在今后的两年内会努力让大学生活变得更加精彩。


编程的目标:想个目标很简单,但是实现的过程可能要经历千难万难。终极理想:使用我开发出的软件的人越多越好+∞


如何学习编程?打算在学习编程这件事上每周花费多少时间?

个人认为学习编程的主要方式就是多敲代码。曾经有人跟我说过,只要你在毕业前敲出了10w行代码,那么你的工资就是年薪十万。学习编程并不是看看书或者听听课就能够达到高水平的,没有大量的练机即使掌握再多的理论知识也只是空谈。至于每周花费多长时间,都是因人而异的,我更喜欢在充足的时间内来做编程训练,不过时间也是要从生活中挤出来的,有句话怎么说来着:时间就像...挤挤总会有的。得意


最想进入的一家IT公司:对于没有见过大世面的我,现在谈论这件事情还为时过早,心目中的理想公司必定会随着能力的提升而改变。只要能力足够,想进入哪家公司不都是轻轻松松?


数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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