人总是进步的

        今天突然想起我和电脑之间发生的微妙关系,不禁发点感慨也冒个泡。 我家是04年买的电脑,256的超大容量内存,17寸大屏显示器。那个时候从开机学会了玩红警(一点不卡),并且一玩就是五年。 于是就上大学了,被称为红警骨灰级玩家的我,第一次去网吧半天没开机(声明第一次去网吧是学习大学英语),在舍友的帮助下打开电脑却不知道怎么上网。盯着桌面一个多小时后果断关机走人。

那大约是09年11月,那个时候挺知道省电,却还不知道需要自助结账才能下线。在三四次教训之后终于长了记性,知道直接关机是不对的。

10年3月还是几月,计算机一级考试的时候我都不知道WORD是个什么东西,更不用说什么PPT什么的,我只记住一句经验就是选择题B的正确率最高,于是乎以全B结束了选择。整张卷除了打字是自己写的,其他的都是问的别人。最后成绩很理想,考了61分。

后来有一门课叫VB,那个课上课地点比较冷所以也没怎么去过,后来还考试。不过庆幸的是老师说让全过。那个时候我看里面的If都不认识。就想这TMD是什么啊?!

10年11月去通宵的时候我带着我的宿舍唯一一部双卡双带可触屏可手写的NB手机,带上数据线。到网吧电脑上拷了个QQ快捷方式,第二天发现竟然打不开。当时就想难道拷错了?! 10年过年听说电脑可以编程还可以挣钱,我想,开什么玩笑呀,程序不都在电脑上了吗,还用编呀?!吃多了呀!!转眼寒假过去了,我想要不我也学学那传说中的C语言吧。这个决定让我走了一条不归路。

 从10年3月开始看C语言书,那个时候也没有报辅导班也不为拿二级证(当然那个时候单纯可爱的我都不知道还有个二级证),再看过几本理论书之后觉得跟TM天书一个样。最多就是知道里面的If是TMD英语单词。后来跟着宿舍的一块找辅导班的给装了个VC6.0,后来贾浩大神还告诉我点叹号可以运行还能看错误信息。这都太不可思议了,用现在的话就是“我去,神了”!

后来忘了看了几十本C语言的书反正图书馆里面封面上画半圆还有半圆后面多俩加血符的都看一遍了。C和C++同时就给学完了,也没感觉出什么 OOP来。 就这样暑假又来了,燥热的夏天我背回四本书共计四千五百多页。虽然一暑假没看但是对我却产生了深远的影响--这书太TM沉了,以后打死都不能带了。到这个时候我已经可以编点小东西了,比如定时关机啊什么的,语法也快倒背如流了。只是达到这个程度就再也没有进步了。

 暑假过后每天还是看看编程的书,但是已经很少了,因为不知道接下来要学什么了。终于一个好机会知道了原来廊坊师范学院有个信息技术提高班。 后来就进去了,每周六日去上课,开始就是让自己研究研究软件比如WORD那可是硬伤啊…后来就到11年寒假了,开始接触NB的了,我们开始学习VB,我只想说伤疤就是用来揭的。我们用了半年的时间把VB学完了,由于有C的基础VB还是比较轻松的。这个时候我已经可以自己用VB做一个WORD了,真解恨啊哈哈!

 12年的暑假又到了,时间真快啊。由于感觉提高班存在种种问题我还是决定还是把命运放到自己手里吧!于是我又开始了自学之路。这次暑假只带了两本书,但是大量视频都在电脑了。每天五六个小时的学习,一个暑假已经把数据库的语法和.NET都学完了。 时间还是一如既往的快,我大四了。回到学校经过练习之后感觉差不多了,就出去找工作了,面试很顺利但是上班的时候却不顺利。我发现好多东西我还是不会。果断辞职继续修炼。又过两个多月,又阶段性的完成了很多任务。随着论文的进行也没有再找工作。 时间到13年了,我工作一个多月了,工作是做网站。

这个时候什么HTML  CSS   JAVASCRIPT  ADO.NET  C#  C  C++当然还有VB,这些东西的语法已经很熟练了,WIN03也完完全全学了一遍。如今正在学习新的知识叫做SEO。 当然中间的辛苦和困惑迷茫是必不可少的。 时代在进步我们也需要进步,总结这些其实也是想告诉大家,什么样的起点不重要,重要的是在你想不想进步。并且进步也没有想象中那么难,走着走着就过来了。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变们的生活和工作方式 。
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