决定了让Javaeye成为我的唯一Blog

作者分享了从维护个人网站到专注于JavaEye博客的过程。网站内容涵盖作者两年来从事Java开发的经验和技术感悟,但由于服务器原因难以被中文搜索引擎收录,故决定转战JavaEye平台以扩大影响力。
      好久没有更新过Javaeye上的Blog了,前不久刚关闭了自己的个人网站。这个网站一直一来都由自己经营着的,网站上面的所有的内容都是关于自己从事Java开发后所积累的一些经验以及自己对于技术的一些感悟。我建立这样一个网站的目的就是为了整理自己从业2年来的知识。因为我知道我的记忆力不好,而且每天都有着新的技术要学习。我不希望我自己忘记任何一个我已经掌握的技术。所以我把这个网站的主题定位我自己的Knowledge Tree。
      网站从最初使用wordpress到最近改为了使用EXT2开发的Desktop网站。我自己也很欣慰的看到网站被我弄的越来越漂亮。而同时我花的时间也越来越多。可是从流量上我发现我的努力根本无法和别人分享。因为我使用的是国外的服务器,所以使得google,baidu 等中文搜索根本搜索不到我的网站。我开始不满足于自己孤芳自赏自己的文章了,我觉得我的水平已经能够去帮助更多的同行。我希望我的文章能够有更多的人去阅读它们。所以,我决定了一心一意的来经营我Javaeye上的Blog。

 

最后再看一眼我曾经付出大量心血的个人网站Coral's NetWin,嗨..........

曾经的个人网站

纸张与塑料实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:纸张与塑料实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:5304张图片 验证集:440张图片 总计:5744张图片 • 训练集:5304张图片 • 验证集:440张图片 • 总计:5744张图片 • 分类类别: 纸张(paper):常见的可回收材料,广泛用于包装和日常用品。 塑料(plastic):合成聚合物材料,在垃圾处理和回收中需准确识别。 • 纸张(paper):常见的可回收材料,广泛用于包装和日常用品。 • 塑料(plastic):合成聚合物材料,在垃圾处理和回收中需准确识别。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片数据来源于相关领域,标注精确,支持模型训练。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确分割纸张和塑料物体的AI模型,用于智能垃圾桶、回收设施或环境监测系统。 • 环境监测与保护应用:集成至环保监控平台,实检测和分类垃圾,促进垃圾分类、回收和可持续发展。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,为垃圾识别和材料分类提供数据基础,推动AI在环境科学中的应用。 • 工业自动化与物流:在制造业或物流环节中,用于自动化检测和分类材料,提升生产效率和资源管理。 三、数据集优势 • 精准标注与实用性:每张图片均经过仔细标注,实例分割边界精确,确保模型能够学习纸张和塑料的细粒度特征。 • 数据多样性:涵盖多种场景和条件,提升模型在不同环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于实例分割模型训练,并支持扩展至其他视觉任务。 • 应用价值突出:专注于可回收材料检测,为垃圾管理、环保政策和自动化系统提供可靠数据支撑,助力绿色科技发展。
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