2014年总结--不再年少

(图片是2014-02-07北邮寝室,房间的杂乱和2014年经历的这篇内容一样 O(∩_∩)O)

写文章要么有意思,要么有故事,要么有知识。这样才对的起读者。

年终总结,主要是对个人起到承前启后的作用。各位看官自行选择是否继续向下看。

2014年12月20日 小记

又是一年的12月,回想2013年12月周末在红螺园奋笔写下2013年总结,这次不免觉得2014工作一年没有什么大事记,平平淡淡。

今天在丽泽景园回想2014年,居然似乎什么都不记得。
先列一下:
  1. 工作--封闭开发,记住导师给的四个字,估计职业生涯就足够,"听话,出活"
  2. 骑行--一个小爱好,纯粹业余
  3. 回家--对生命的思考
  4. 恋爱--两个人的事情
  5. 自驾--经历
  6. 献血--义务,死心
  7. 读书--太少,想不起读了哪些书
  8. 电影--银河护卫队等好多
  9. 足球--开始踢着玩
  10. 香山,颐和园,圆明园,古北水镇,箭扣长城,雁栖湖,青龙峡,百里画廊
  11. 做饭,生活态度,视野,交际范围,为人处事,脾气
  12. 滑冰,滑雪--生活
  13. 思想偏激,自以为是,欲望

先回看2013年写下2014的计划:
  1. 专心工作,少说话,多做事。对参与项目尽自己最大的努力。--almost done
  2. 父母亲戚身体健康,生活幸福,自己尽孝。--Doing
  3. 积累一定技术和经验。--doing
  4. Find my biggest weakness!(首先,面对急躁和懒惰)--still there
  5. 继续学习为人处事的方式和方法。--studing
  6. 至少去远方旅游两次,做之前没有做过的事情,比如环青海湖骑行。--百里画廊郊区自驾;卢沟桥骑行红螺园;古北水镇;怀柔附近骑行;爬三次香山;回家一次(也算吧,呵呵,干很多之前都没干过的农活)
  7. 继续多读书,至少两本经典书籍,学习新技术。--《追风筝的人》,读一半《霍乱时期的爱情》,刚刚开始《三杯茶》,学习了一些基于框架的APP开发,lua等,学习足球
  8. 善待身边每一个人,认识新朋友。--still there
  9. 认真对待每一件事。--still there
  10. Make this my best year Yet! --- just so so

前三次总结都是回忆过去的一年后写下2015年期望,这次先提笔想想:
  1. 工作--听话,出活
  2. 生活--有期待,有希望,有经历
  3. 家庭--父母哥嫂侄子亲戚都安康
  4. 读书--继续补经典书籍
  5. 旅游--至少两次远行(含青海湖骑行)
  6. 性格,为人处事,责任义务,但求无愧于心

仍然不太擅长总结,工作之后,再次认识到,硕士导师给的建议”听话,出活“,我想无论做什么职业,工作,这四个字都已足够。
生活,既想摆脱父母给安排的既定路线,又想,就这么按照既定路线走下去,也是很好。
相信 努力是给自己看的。
在不影响到他人的情况下,该SB SB,该犯二犯二,该自嘲自嘲。幸福不是晒出来的。”如饮食者,冷暖自知“。

25周岁,就开始感叹和回忆人生,过早。

梦想和追求,还是要有的。否则,怎么在年老的时候,回忆自己的一生。

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仍然沿承习惯,按照时间顺序写写。

2014年1月20日,春节期间,爷爷八十大寿,这次应该是我们这样一个大家庭第一次这么齐,人这么多。

3月15日来北京两年,第一次去香山,和高中同学等等,这次爬山一位同事最后还成就一段缘分。这次一发不可收拾,2014年全年,居然一共去了三次香山。第二次是十一假期,没事出去走走。第三次是周末一块去爬山。

4月7号,陪四个同学一起在红螺园饭店附近的红螺寺,第一次也是最后一次买票进去。

18号,项目结束,去古北水镇游玩。

2014年4月底之前,是在红螺园封闭开发的项目收尾阶段。相对来说不是太忙。
3月9日,周日。按照计划,从eten取了自行车。卢沟桥骑行红螺园,大概90公里。
3月29日,大奎租车搬家,下午,一起买了山地车,顺便给红螺园同事带了一辆。开启怀柔自行车骑行。
大概记得,骑车去了雁栖湖,青龙峡附近野长城,慕田峪长城,箭扣长城。那段时间,一到周末就骑车出去玩,很是happy。

6月7号,也是两年来第一次去颐和园。和一些同事一起。
7月12日,老大婚礼,开封回一趟。

8月开始,再次封闭开发,每天8:30到21点。工作任务确实也加重不少。这次封闭,我也是主动来的。前一段时间,确实似乎不习惯从怀柔封闭回来的工作。那段时间,似乎再次陷入没有自己生活的日子,每天除了工作就是工作。直到12月初,才封闭结束,期间周末总算是有的,而且工作地点还在市区,还算不错。

中秋节回家,再次在村里到镇上的路上,看到车祸。第一次我大概8岁,我们村里一个小孩被卡车撞,我在远处看的清清楚楚。

10月2号,第一次自驾游,约了同学朋友一起,不错的经历。

10月26号,第一次去了圆明园。

12月封闭结束,工作稍微轻松一点。完成2014年第一次滑冰,第一次滑雪。

2014年12月30日
天气不错,早上7:40出门,看到北京的朝霞,真不容易。
前几天为了8点抢回家的火车票,7:00起床,似乎第一次看到北京早晨,从黑暗中慢慢变天明。

一天的工作按部就班。

下班,想到很久之前就计划步行回去,今天天气不错,就实施一下。6.5KM,用时90分钟。走的过程,没有特别的感觉,不时抬头仰望天空,总算带点蓝色,可以看到星星。
沿着三环走,看着三环车水马龙,不免又感叹“北京有钱人真TM多”。

走着走着就忘记去想这么多破事,似乎就只有走啊走。等反应过来的时候,已到丽泽桥。

昨天看到一篇文章“为什么我们还没有找到外星人”,不免又引起对于生命的思考。
最近一位同学找工作,下定目标要来北京,要去特定的那个单位,笔试感觉不太好,就开始尽力活动。看到他这么努力。我当然是不明白。他回答说是,钱不是重点,重点是考虑到以后的发展需要一个平台。

回想自己工作和生活。硕士毕业前是好好学习,拿到好成绩,为了一个好工作。毕业之后突然就没有的那个伴随自己22年的目标。好像突然陷入无欲无求,无方无相,也就是迷失。

2013年7月入职工作一年来,基本都是领导怎么安排就怎么做。表面上也是更随互联网金融的大趋势,也读读相关文章,做做自己对于互联网金融的思考,不免是顺势而为。似乎很少去想,工作的目的是什么,生活的目的呢。想这些,似乎又是杞人忧天,过的反而不开心。朋友圈各种鸡汤,活在当下是最优选择。

自住房,也从非优先级家庭,变为优先级家庭。也算是中过号,虽然压根没有首付。
汽车摇号,仍然在那。

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2011/2012/2013总结都都微信公共账号junfengruc,或者直接点击链接,当然这些链接都是公开版本。


下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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