心情--总结、反思与展望

2014-10-20 16:18:15

  时间匆匆,如白驹过隙。

  阴差阳错地进入这个专业,进入acm这个圈子,已有一年多时间了。

  此刻抬起头,看着漫无天际的云,不禁想:如果当时不是走这条路,现在又是怎样?如果当时从医,又是怎样?如果没来苏大,又是怎样?如果没搞acm,又是怎样?..如果,如果...

  凌晨两点的星星很多,和家乡的夜空不一样,很美,令人陶醉。淡然一笑。

  或许有人说acm中的算法并不是真正的算法,以后工作也不怎么需要算法。我部分同意这些人,但同时我也可怜这些人。

  回想这一年多,大一的时候还好,兴致勃勃地加入acm,轰轰烈烈地搞了一年,最后看看的话,其实前面刷的一些不切实际的题没什么作用,最多训练代码能力,倒是暑假时候从基础开始,认认真真地把小白书刷了一发帮助更大,让我的知识体系外扩,初步成型。

  大二开学以来,其实不知道自己在干嘛....仿佛进入了涅槃状态,浮躁的情绪经常扰乱心思,刷题也动不动就看题解,背点模板什么的就好像什么题都会了T-T,其实到了比赛依旧做不出或者做的很慢。。。生活也没什么规律可言,推掉了很多本应该做的事情。。

  现在还是不成熟,还是太容易被扰乱。特别佩服卓老师和清福老师,高二那时成绩不好,学习进度乱糟糟的,沉不下心,有次因为名字写的龙飞凤舞就被卓老师叫过去骂了一顿- -、也是,学知识本来就是应该沉下心来,从头开始,螺旋式地上升,这么浮躁干嘛???清福老师在初中就给我们的教诲:慎独!要活的明智,要活的有原则,要活的有气度!

  最近的我并不适合做研究,因为学习中参杂了太多杂质,做事情老被一些表面的现象所蒙蔽。

  粗心大意的毛病又犯了,也许这与高三毕业后彻底的放纵有关吧,性格变得有些狂野,就和小时候一样。。。这不是我的风格,这不应该是我的风格。

  也许航行太久就容易偏离航向,也许被杂风吹多了就会吹偏桅杆,也许处在雾中久了就容易失明。我得扪心自问,我的初心是什么,我到底要做什么,编程到底是为什么?

  尤记得小学4、5年级的样子,老师问我们的理想,当时我非常“傻缺”地说:我要超越爱因斯坦~,hhh,很好笑是不是。。。但笑着笑着就流泪了。。。或许我就是个喜欢挑战的人吧,我想知道自己的极限究竟在哪。。。人生一路上有很多诱惑、欺骗、纷扰、旁敲侧击....我做的就是回归初心,回归最初的念想。

  这种偏执或许很累,但很值得,它让我心安,that’s me.

  抛弃浮躁,抛弃杂念,放下功名。失败n次不要紧,只要在第n+1次成功便是胜利。沉下心来,静修身心,不要因为失败就妄自菲薄,也不要因为成功就自以为是,你的实力你自己知道,你的方向你自己把握。以一颗平静谦虚的心,以一种欣赏的眼光去设计算法,去挑战自我,并坚持不懈!

  沉心静气,更加纯粹地思考,更加纯粹地学习,更加纯粹地敲下每一个跳动的字符。

  —— 不是看到希望才去努力,而是努力了才看到希望

 

2019-07-28 19:56:00

  时隔 5 年,又回来看看这篇博文。再给自己做个警醒。

  最近做了 kickstart,发现当初总结的思维方式还是很重要,80% 思考,20% 代码。不要着急,心如止水。

  秋招季,每个迷茫的夜晚都要看看京都的星空。

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转载于:https://www.cnblogs.com/naturepengchen/p/4037512.html

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新发展。 专业培训教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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