明天要更加努力的忙碌

明天要更加努力的忙碌

一年四季,春来秋又往,夏冬又交替。时光一天天的流逝,我好像自己在做什么,又觉得什么都没做,一直在坚持一件事,但是却不知道到底有什么意义。我看不到成效,也看不清未来的路。是不是真像朋友所说,工作之前,有太多不甘心,有太多的事想做,有太多的志向想完成,直到你不得找一份工作来做,其后会发现之前想太多。此时的心情早已由一开始的犹如飘絮般的轻浮,变得沉定,就像终于踩到了地面,此时此刻已做好了决定。很多时候我不知道朋友们在做什么,更不知晓陌生的你在干什么。今天给朋友打Talk2all电话,听到朋友在吐槽面试时捉着志向规划在问,即使不喜欢可是在面试官面前总要说点好听的话吧。是啊,谁不喜欢听好话,我也喜欢,一直都明白话说的漂亮事半功倍,可有时候就是控制不住自己的小暴脾气。

已经五月中旬了,2019年也快过去了一半,真快啊。看到家里的猫咪活蹦乱跳的,才惊觉原来已经这么久了,现在这个天气沉闷沉闷的,不知道下一秒是阴沉还是暴雨,不过很快蒸笼似的夏季就要来临。我不喜欢夏天,不止是因为炎热的天气,还有那只要下雨就随之而至的惊雷。夏天的雷是轰轰烈烈的,跟想劈开什么似的,吓人的很。夏天真是矛盾的季节,静下来感受到一阵阵热浪,动起来电闪雷鸣的。

一天又要过去了,我想明天我会更忙碌点。

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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