今日步行数一万多

原创 于 2022-10-01 19:02:47 发布 · 161 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#beautifulsoup

今日去了公园玩，步行数目还不错，比较多，有一万多步了。2277fc054d5d4536adeafb174ea1222c.jpg

 

林震南
关注
一万多张15种常见蔬菜水果识别分类数据集（已划分训练集和验证集）.zip
08-01
一万多张15种常见蔬菜水果识别分类数据集（已划分训练集和验证集）.zip 介绍 类别数：15类， 数量：10000多张，每类680到750张左右 类别：菠萝、草莓、车厘子、桂圆、哈密瓜、胡萝卜、黄瓜、火龙果、苦瓜、梨、荔枝...
昨天步行数一万多
csdn's blog
11-14 110
昨天阅读量还不错的，昨天步行数量也不错的，有比较多的地方，走了很多地方，所以数步行数量很多，有一万多步。
今天步行数一万多
csdn's blog
09-10 85
今天陪伴孩子出去玩了，所以步行数目还不错的，大概有一万多步了，总体来说还不错，希望明天也能有一万步呀。
今天步行一万多步
csdn's blog
08-28 100
今天步行了一万多公里，打破了之前的记录，感觉身体得到了很好鹅锻炼，希望明天也能保持这种的运动量。
步行最多的一次
csdn's blog
12-23 502
仔细看看下最近一个月每天的步行数量，大部分都在7000以下，偶尔也有高于七千的，有一次甚至到了一万多步，但是在朋友圈也只能排在最末尾了，37名，基本在比较靠外的名次了。
昨天步行数目1万多
csdn's blog
09-18 134
昨天步行数目一万多步，还不错的，家里有事情了，走来走去的样子，出了一身大汗淋漓酣畅的样子。
一线外包员工的生活经历
程序员小刘
11-01 3547
时间过的很快，转眼间，2020 在经历了大大小小的事件中终于也悄悄落下了帷幕，有很多的遗憾， 也在这一年未能实现，遇到了很多的人和事也没能珍惜，失去了很多，也得到了很多，想起了曾经英雄联盟的一句台词 : 树叶的一生难道就是为了归根吗? 曾经我也一度认为，我真的会老吗? 至少当时我是这么觉得的 没想过以后，虽然都知道，但是内心还是冒出了 一句话 ，不妨不妨 ，来日方长 ，可是这一年，我似乎清醒， 经历了太多的伤和痛，父母渐渐老去， 而我也将渐渐步入中间 ，被柴米油盐折磨着 ，每天早出晚归，在家已经
工作一年总结
尚拙的博客
07-23 502
2018年7月12日，我入职了这家公司。 2019年7月23日，我辞职考研。 一年的时间： 在工作上， （1） 自己做了两个半项目，一个是八月到十月份，贪吃蛇小游戏，一个是去年十一月份到今年五月份，步行阶梯软件设计，另外半个是五月份到七月份，智能鞋垫软件设计，差不多搭建框架，并没有涉及到核心部分，并且步行阶梯软件获得软件著作权，申请证书已经拿到。 贪吃蛇小游戏自己发布到...
手里有几万块能做什么副业？一万块钱搞什么副业
congshaoplus的博客
10-22 2502
最近几年来，兼职、副业已经成为大家的刚需了，否则上班的收入已经满足不了开支了。我相信很多人手上都有1万元或者2万元左右甚至更多的闲钱，那么，有闲钱可以干什么？手上有一万元能投资做什么？ 1.做微商 微商可以说是近些年最热门的职业之一了，你既可以当做主业去做，也可以当做副业去做，只要你坚持发圈、做好售后，产品不拖后腿一定就会越做越好。 2.开网店 现在网购是大家比较热爱的一种购物方式，足不出户就可以买到自己喜欢的东西，非常便捷，而且现在开网店成本比较低，像淘宝，只需要交押金即可。像
【必读】清华差生十年的奋斗经历-管理，你需要腾挪出一个空间
王学明
01-14 4615
秀才推荐 这是一篇曾经非常火的文章特别是以下这几句： 现随着普通劳动者的工资越来越高，读书无用论的说法也越来越甚。我觉得首先这是对以前大学生高高在上的一种不正常的风气的反弹，那时大学生稀缺，身价虚高，仿佛读了大学就高人一等，毫不费力得拿高工资，凭什么? 同样付出劳动，同样创造价值，就应该得到合理的收获;终于人们发现不是所有的大学生就一定比农民工干得好，有时不是抛出名校研究生卖猪肉之类的新闻，让长...
阅读app和一万多的书源来源
10-22
一个拥有“一万多的书源来源”的阅读app，不仅仅是一个简单的电子书阅读工具，更是一个集合了丰富资源、先进技术、个性化服务和版权意识于一体的综合性服务平台。它为读者提供了一个广阔的阅读世界，同时也对电子书...
一万多行C++小游戏 不太正常的计算机Dome
08-11
目前为Dome版本 正式版正在优化 大部分剧情已经写好 但是还有一部分还是不全的 多多支持一下新人,新人才初中,QWQ 有些地方的Bug会在正式版修正,Dome目前均在测试阶段，有Bug请见谅,一些剧情会在正式版中更新,目前...
红外光伏板缺陷检测，图片一万多张，都是已经标注
09-15
光伏板缺陷红外检测数据集 【数据背景】在晶体硅器件中，因电池板上的微裂纹、衰减和分流区所产生的电池裂纹经证是引起电池重大问题的诱因，会大幅影响光伏模块的性能。而太阳能面板的许多缺陷是无法通过传统成像...
一万多行C++小游戏 多结局 多剧情 不太正常的计算机 Dome
08-11
不太正常的计算机Dome,由于代码只好上传资源--永远免费--
【顶级EI复现】【最新EI复现】基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置（Matlab代码实现）
11-25
【顶级EI复现】【最新EI复现】基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置（Matlab代码实现）
好大夫在线-问诊数据-医生ID：1010632293
最新发布
11-25
医生ID：1010632293的 2023-10-30 至 2025-11-21 的问诊列表数据
基于Python与OpenCV的实时人眼检测与眨眼状态识别系统实现
11-25
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域，并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库，配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持，为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段，除基础Python运行环境外，还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG（方向梯度直方图）特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节： - 面部区域检测：采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位，为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位：基于已识别的人脸区域，运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析：通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态，为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别：通过连续帧序列分析眼睑开合度变化，建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测：设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准，准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构：构建视频流处理管线，通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议，涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理，更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
51单片机c源码-闪烁灯二
11-25
51单片机c源码-闪烁灯二
机器常见故障和保养.docx
11-25
机器常见故障和保养.docx
处理一万多张照片要多久
03-16
<think>嗯，用户想知道处理一万多张照片需要多少时间。首先，我需要考虑影响处理时间的因素。比如，每张照片的大小和处理算法的复杂度。可能还有硬件性能的问题，比如CPU、GPU或者内存速度。然后，用户提到的引用里说每天标注300张是极限，这可能涉及到人工标注，但用户问的是IT图像处理性能，应该是指自动处理吧？ 接下来，我应该分解问题。处理单张的时间乘以总数量，再加上可能的并行处理效率。比如，如果每张需要0.5秒，那么一万张就是5000秒，大约1.4小时。但如果是复杂的操作，比如人脸识别或深度学习模型，每张可能需要几秒甚至更久。这时候总时间就会更长。 然后，硬件配置也很关键。如果有多个CPU核心或者使用GPU加速，可以并行处理多张图片，缩短总时间。比如，使用GPU可能比CPU快10倍，这样时间就会大幅减少。另外，内存是否足够大，能否同时加载多张图片处理，也会影响速度。 用户提供的引用里提到，大模型需要百万或千万张图片训练，但这里的问题是一万多张，可能属于小规模。不过引用里也提到数据标注的成本高，每天300张是人工的极限，但自动处理应该快得多。不过用户的问题是关于处理耗时，可能包括自动处理，比如调整大小、滤镜、分析等。 我需要给出一个估算方法，让用户可以根据自己的具体情况代入数值。比如，建议用户先测试处理100张的时间，然后推算整体时间。还要考虑存储IO，如果图片从硬盘读取，速度可能比SSD慢，影响整体时间。 可能用户没有提到的是分布式处理或者云计算，如果有集群的话，时间会更短。不过一般情况可能假设是单机处理。所以需要分情况讨论，单线程、多线程、GPU加速等不同场景下的时间估算。 总结起来，步骤应该是：确定处理类型，测试单张时间，计算总时间，考虑硬件加速和并行处理，最后给出示例和优化建议。同时，提醒用户实际测试的重要性，因为不同情况差异很大。</think>### 处理一万多张照片的耗时评估方法 #### 1. **关键影响因素分析** - **单张处理时间**：核心取决于算法复杂度，例如： - 简单操作（调整尺寸/滤镜）：$t_1 \approx 0.1-0.5$秒/张 - 中等操作（目标检测/特征提取）：$t_2 \approx 1-5$秒/张 - 复杂操作（深度学习推理）：$t_3 \geq 10$秒/张[^2] - **硬件性能**：GPU加速可将计算耗时降低至CPU的$1/10$至$1/50$[^2] - **并行处理能力**：多线程/分布式处理效率提升公式： $$T_{总} = \frac{N \cdot t}{k \cdot m}$$ （$N=图片总数$, $t=单张耗时$, $k=并行线程数$, $m=节点数$） #### 2. **基准测试建议** ```python # 示例：单张处理耗时测试 import time def process_image(img_path): start = time.time() # 图像处理操作（示例代码需替换为实际算法） processed_img = resize(img_path) return time.time() - start # 测试100张样本 total_time = sum(process_image(p) for p in sample_images[:100]) avg_time = total_time / 100 ``` #### 3. **耗时估算模型** $$T_{预估} = 1.2 \times (N \times t_{avg}) \times \frac{1}{E_{并行}}$$ - 系数1.2包含I/O读写等额外开销 - 并行效率$E_{并行}$参考： - CPU多线程：$0.6-0.8$ - GPU加速：$0.9+$ #### 4. **实际场景示例 | 场景 | 硬件配置 | 处理类型 | 预估耗时 | |------|----------|----------|----------| | 证件照裁剪 | 8核CPU+SSD | 简单处理(0.3s/张) | $$ \frac{10,000 \times 0.3}{8 \times 0.7} \approx 535秒 \approx 9分钟 $$ | | 医学影像分析 | RTX 3090 GPU | 深度学习(8s/张) | $$ \frac{10,000 \times 8}{1 \times 0.95} \approx 84,210秒 \approx 23.4小时 $$ | #### 5. **优化建议** - 批量处理减少I/O开销 - 使用TensorRT/PyTorch JIT优化推理速度 - 采用内存缓存技术（如Redis）提升数据读取效率 - 分布式处理框架（Spark/Dask）实现线性扩展[^1]
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值