2025年1月文章一览

Python3.8

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Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

2025年1月编程人总共更新了27篇文章:

1.2024年12月文章一览

2.《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记:p177-p177

3.《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记:p178-p199

4.《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记:p200-p240

5.《计算机组成及汇编语言原理》读后感

6.《CPython Internals》阅读笔记:p1-p19

7.《CPython Internals》阅读笔记:p20-p42

8.《CPython Internals》阅读笔记:p43-p60

9.《CPython Internals》阅读笔记:p61-p75

10.《CPython Internals》阅读笔记:p76-p95

11.《CPython Internals》阅读笔记:p96-p96

12.《CPython Internals》阅读笔记:p97-p117

13.《CPython Internals》阅读笔记:p118-p150

14.《CPython Internals》阅读笔记:p151-p151

15.《CPython Internals》阅读笔记:p152-p176

16.《CPython Internals》阅读笔记:p177-p220

17.《CPython Internals》阅读笔记:p221-p231

18.《CPython Internals》阅读笔记:p232-p249

19.《CPython Internals》阅读笔记:p250-p284

20.《CPython Internals》阅读笔记:p285-p328

21.《CPython Internals》阅读笔记:p329-p335

22.《CPython Internals》阅读笔记:p336-p352

23.《CPython Internals》阅读笔记:p353-p355

24.《CPython Internals》阅读笔记:p356-p359

25.《CPython Internals》阅读笔记:p360-p377

26.《CPython Internals》读后感

27.《Operating System Concepts》阅读笔记:p1-p1

专业方面,2025年1月阅读完了两本书《计算机组成及汇编语言原理》、《CPython Internals》。虽然《计算机组成及汇编语言原理》是 2008 年出版,但经典就是能跨越时间,即使现在是 2025 年,读起来依然顺畅,给人启发。而《CPython Internals》,即使是 2021 年出版,也非常的难以阅读。本月新挖一坑,开始《Operating System Concepts(操作系统概念)》的阅读。想想 《CPython Internals》 写的如此糟糕,而自己却花了那么多时间,真是糟蹋啊,吸取 1 月阅读的教训,在 2 月的阅读中,保持 30 页/天的进度。

1月回家过了个年,今年的春节于我而言,是一个平淡的新年, 没有什么变化。

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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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