此岸?彼岸?

影视剧《将夜》中,有这么一段对话,夫子问宁缺的选择:

夫子:…这是光明的世界,也是黑暗的世界,这是最后的世界,也是最好的世界,如果让你选,你会选择光明,还是黑暗?
宁缺:我为什么要选?
夫子:永夜将至,你无法不去选。
宁缺:为什么每次都要我选,你就不能选一次吗?
夫子:你以前是怎么选的?
宁缺:我身在黑暗,心向光明!
夫子:想不到这么多年,居然又看到一株在墙头上随风招摇的野草。

夫子:要不然我们还是回到开始的选择吧!
宁缺:…从小到大我都是这么选的,这不代表我是错的,就算你认为我是错的,我也不在乎,因为你的想法关我屁事啊!

宁缺的生活经历对别人来说无法理解,但是对于很不容易才活下来的他来说,只有活命才是最对的选择,因为没有比命还重要的选择。他不在乎别人对他选择的看法,而是坚信自己的路。

影视剧中是夸张的,折射到我们的生活,谁不是一路在此岸和彼岸的选择中走过来的。

图片描述

如果1年前我选择了另外一家公司,如果大学毕业了我选择去上海发展,如果上大学我选择了另外一个学校,如果高中… 或许每次不一样的选择都会带来不一样的生活。有人会选择工作相对稳定,福利待遇良好的公务员;有人觉得这种工作已经一眼望到头,会选择BAT之类的公司,锻炼自己、提升自己;有人不愿意给别人打工,会选择自己创业,取得属于自己的成就。

每个人的选择何尝不是想证明自己,于我,选择在移动端正火的时候加入,虽然现在行情日趋稳定,凭着自己的钻研学习,也算能找到一份工作,后来混合开发火热,学习前端,学习react-native,也参与公司使用rn开发了app,再后来小程序的盛行,也做了属于自己的小程序,现在python又火了,也捣鼓了自己的博客网站。这一路走来与其说选择,不如说在选择中学习,在学习中进步。

图片描述

也有人说选择大于努力,是的,可是我要是一开始就知道自己选择错了,我还会这么选吗? 我没有「撞破南墙不回头」的狠心,只是想证明自己的选择并为之付出努力。有时候我们会悔恨自己的选择,内心会OS:要是这样,当初就不这么选了… 可是我们在选择的时候并没有去深思熟虑,而是草草的决定,这样的后果只能自己承受,所以每一次的选择决定,我们都要考虑清楚,在自己的承受范围内去抉择。

图片描述

其实人从一出生就是选择,普通模式、困难模式、地狱模式… 只是这种模式是我们没法选的,只有通过后天的努力去缩短差距。三百六十行,行行出状元,不同的人对每个职业选择都有不同的看法,不要随意听取他人的意见的,选择性的认同,充分发挥自己的主观能动性去选择,一旦选择了,就要坚定的走下去。

做出你的选择,并为之付出努力的吧,选择了远方,我们要风雨兼程;选择了坚强,我们要屹立不倒;选择了独立,我们要开创未来。也许我会后悔,也许不会。当我开始回忆当时所做的选择,到底是对的还是错的,我都不知道。但是我不能想要再重来一次,因为我没有机会反悔。此岸彼岸,既已选择,何必反悔。希望在人生的分岔路口,做一个对的选择,不会为自己的选择而后悔。未选择的那一条路,不必去幻想它的美好,是怎样的一帆风顺。要始终记得一点:没有付出代价,怎会有收获?坚持自己的选择并一路走下。


>注‘Android技术交流群878873098,欢迎大家加入交流,畅谈!本群有免费学习资料视频免费分享

 

传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值