2023年9月文章一览

2023年9月编程人总共更新了4篇文章:

1.2023年8月文章一览

2.Programming abstractions in C阅读笔记:p144-p160

3.Programming abstractions in C阅读笔记:p161-p165

4.我为什么选择这样一份经常出差的工作

9月份大部分时间在出差,《Programming abstractions in C》的学习进度未能按预期进行,如果把学习《Programming abstractions in C》当做一个工程项目来看,这是不符合要求的。原因在于9月份接手了新的项目,业务和技术和以往有所不同,而自己又想着能能快点上手,所以大部分时间都押在这上面了。但想一想,每天抽出一个1-2小时来学习都抽不出吗?似乎又不是。这是在10月份要重点改善的地方。
在这里插入图片描述

9月28号回到家,戴尔灵越 5537电脑在打开一会儿后便断电,再也无法开机,这一次开机似乎像一次郑重的告别。这台电脑从2013年陪伴我至今,已有10年,历经沧桑——换过主板、电源、硬盘、内存条、网口、系统…当初之所以选择这款,因为那所谓的“金属拉丝工艺”外壳,看起来很美。因为个人电脑发展迅猛,很多替换的零件已找不到,就这样罢。再见了,老朋友。

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胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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