我决定开始写技术博客了

作为一枚程序员,很久很久之前就想写自己的技术博客,且梦想着混迹于专业技术论坛,既可向前辈高手学习高深技术学问,又可为后生初学答疑解惑,传授经验,还可与各路大侠和江湖豪杰探讨人生理想和职业前途,恣意徜徉于技术海洋之中,岂不快哉。然而,现实很骨感,这么多年过去了,至今未有一字付诸笔端,不免感慨万千。


随着工作年限的增加,个人越来越觉得,作为一个技术人员,没有自己的知识体系和技术积累,是相当可怕的事情。虽然这种积累不一定要付诸纸笔,但是在技术飞速发展的时代,最好能记录下来,尤其是现在越来越离不开网络的情况下,技术博客是一个不错的选择。所以我决定要开始写自己的技术博客了,在此之前先回顾一下自己一直没有动笔的原因,以便在今后努力克服。

回想起来,大致有以下一些原因:
  1. 意识薄弱。由于工作原因,上班时间是不可能在写的,工作之外偶尔想起来要写的时候,也总是觉得业余时间应该干点自己喜好的事情,反正技术问题工作中经常打交道,很熟悉了,写不写都无所谓,以后有必要的时候再写吧,于是一次次地推迟直到这个想法近于消失了。
  2. 能力有限。有时候觉得自己对某个问题很熟悉了,但是看到网上别人的相关文章,可能分析得更透彻,条理更清晰,总结更全面,再看看自己,觉得还差一些,不敢再写,以免误人误己。
  3. 怕写文档。很多程序员怕写文档,我也是其中一个。怕自己写的文档表述不清,辞不达意,主次不明,一团乱,只有自己看得懂,等等。
  4. 担心半途而废,有始无终。虽说做事情贵在坚持,要持之以恒,要有始有终,这个道理很多人懂,但现实中能不能做到真是个问题。诗云:靡不有初,鲜克有终。看来这个问题古已有之,不是个小问题。
  5. 其它等等。
好了,找到了原因所在,就好办多了,良好的开端是成功的一半,难道已经成功的一半了么?呵呵,当然不是,这才万里长征走完了第一步。既然有这么多原因,那就一个个克服吧:
  1. 增强写文档的意识。开发了一个项目,完成了一个功能,学习了一个知识点,哪怕学会了一个命令的用法,都可以记录下来,尽可能地多写文档,养成习惯。
  2. 能力是可以培养的,不实践永远不会提高。先不要求一下子就写得多么完美,只要表述清楚,按照文档能解决问题即可,渐渐地提高自己的写作水平。
  3. 既然决定要写了,那就要迎难而上,克服怕的心理,至于所怕的事情,参见第2条。
  4. 这个。。。理论说得再多也没用,得靠实践。不过还是先激励一下自己吧。——绳锯木断,水滴石穿。不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海。等等等等。。。
  5. 。。。
理论上明确了,剩下的问题就是实践了,千里之行,始于足下,还是要从一点一滴做起。第一步先只求为自己做一个积累,养成一个习惯,不求闻达于诸侯。渐渐地,随着能力的提高,可以同时帮助到别人,达则兼善天下,那就很好了。

谨以此作为开篇。




2015.9.12
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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