20160103

======20160109

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Android已经发展了近8年的时间,短期内出现了大量Android从业者。虽然目前前端开发人员并不饱和,但由于今年以来,移动互联网正在经历资本寒冬,2016年整个行业或许会面临更新艰巨的挑战。Android开发岗位不会增长,薪资也会处于一个理性的等级。

2016年的另外一个战场是移动支付。Android Pay与银联的合作会成为Apple Pay、微信、支付宝的强劲对象。相信Android Pay会很快分得一块蛋糕。


移动架构会逐渐成熟,业内会形成一些统一的观点。 
大量互联网公司会使用React Native来开发App,特别是大的厂商与传统互联网公司。


Android Wear在2016年并不会像当年的Android一样快速被人们接受,Android手表注定是一个小众产品。 


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度云录制服务 (http://kankan.baidu.com/Free/?fr=myCaml)

可以买摄像头,然后联网,内容可以保存在百度云,随时可以看,包括实时监控。适合小店经营,或家庭监控,但是到了云,隐私性就有的说了。


一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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