随记 2011-06-09

本文分享了作者在Linux操作系统学习过程中的体会与感悟,强调了实践的重要性,并提到了在SQL使用方面的经验积累。

        最近越来越觉得操作系统的知识不够,主要是linux平台。

        总是遇到一些os方面的问题。仔细想想,也是,对于操作系统,自己又知道什么?基本就是知道些常敲的命令,以及与这些命令相关的浅显的linux内容,诸如文件权限之类的。还有的话,就是平时遇到问题会零零碎碎地看看。

         如果真要细细算来,需要知道的还有很多,都欠缺着。计算机领域内容广泛。一脚踏进这个行业就一直都是这感觉。所以觉得,有些东西需要时间去积累:经验和知识。

         我个人更喜欢偏向于理论方面的东西,希望能广泛阅读。好吧,我觉得自己不是那种天才,所以我看东西会看不懂,看东西会忘。我需要时间。一直都需要。

           经验这个嘛,没有真实的环境,理论就是理论,忘得更快。

           熟能生巧,至少我是逃不过这一关。还能想到当初在sqlplus里疙疙瘩瘩地敲sql,“$”啊,“_”啊,当初都敲不习惯。现在嘛,用一个词形容,叫刷刷地。无它,唯手熟而。

           前段时间在工作时间之外基本没看些东西。觉得需要多关注些各方面的东西吧。时间总是有限的。以后应该也会多看些其它方面的东西。

           经常遇到一些问题,有时候因为时间无法深入。虽然知道常规的问题总是会越来越少。当你看得越多,知道的东西也会越多。但每次看到一长串的待看的网页,总有种无奈的感觉。很多东西,不只要看,还要去实验下的。还是时间啊。

          好吧,至少能遇到问题,有东西需要看,还乐意去看,也算是种幸福吧。

         前段那个没有在业余时间花时间的日子里,应该说还是有很多东西可以积累总结的。不过基本没去总结,看了就看了。总结一些东西挺累人的,当然,收获也大。之前也写了几个文档,如果希望自己的文档比较完整的话,一些配置以及参数都需要完全弄明白。这个时候才真正意识到以前只是一知半解而已。

        看看看,想想想,写写写。旧的东西会慢慢地消灭掉,当然,新的东西还会出来。那就继续看看,想想,写写。

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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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