来自:www.hoopchina.com 作者:儿童节 《雄心一万丈》

博客介绍了MC 61的《雄心一万丈》,此曲翻唱自DJ Quik的“down down down”,并给出原曲下载链接。歌词中不同演唱者表达了爱与自由、追求成名、不甘与垃圾为伍、倡导和平等内容,反复强调“英雄不问come from,只要雄心一万丈”。
MC 61——雄心一万丈(Ron,Sjax,JO&Mr Sheed)

本曲为Rom Artest最新专辑中国大陆版(如果有的话)BONUS TRACK
lyrics:MC 61
翻唱自 DJ Quik"down down down"
原曲下载: http://www.hoopchina.com/video/hip-...n Down Down.mp3
请结合原曲欣赏



雄心一万丈(Old School,Golden Age)
(Ron、Sjax、JO & Mr Sheed)

VERSE 1:
(Ron)
早上一缕阳光洒入我郁动的眼皮
鸟儿忙着献殷勤,庆祝我的新专辑
里面唱着爱与自由,没有色情和暴力
尽管我来到汽车城就感到一阵冷空气
活塞的民工头子今天可别找我晦气
看那爆头一脸熊样,就想给他一脚踢
天天YY是我抢了他的MDP
我是先锋艺术家,you don't know me 你算个P
你那无礼的举动,我只把你当条虫
我不在乎,我不会拿青花瓷砖碰臭铜
我轻轻躺下仰望,无限闪亮憧憬中
大哥就在耳边细语。只有我与众不同
喧嚣就是那浮云,惊扰不了我的心
我就是那Mr.Cool,不怕火炼的真金
大浪淘沙多少年我打下坚强的烙印
你们这些凡夫俗子早晚爱我爱上瘾
浮云就从眼前飘过,可是突然下了雨
滴滴香醇滴滴清凉,美妙胜似雨中曲
看那小子手舞足蹈,原来是他放暗器
给我站在那里别动,上帝就来惩罚你

HOOK
英雄不问come from,只要雄心一万丈
people mountain people sea,看我乘风又破浪
不管他们手里拿着多少弹药多少枪
就让我的拳头着着落在你的脸上

REPEAT

VERSE 2
(Sjax)
我叫做Jackson,新鲜的忠臣
一辈子梦想,就是当个名人
我拿过戒指,做过头马,头脑也不笨
可是美中不足,长得有点寒碜
虽然不算一等一,也知道手辣心狠
行家pose一亮相,谁管你是那庙神
我就是那浪里黑带,风里钻来云里滚
老大策马杀四方,我就冷箭放三分
眼见战鬼杀入敌群,寡不敌众无胜算
立唤左右偏将二人,横空出世如闪电
一个声音告诉我,冲锋陷阵勇为先
人生得意须撒泼。建功立业一瞬间
我隐隐知道这一战至少遗臭一万年
我的热血阵阵上涌,必须好好的表现
就算停我整个赛季,罚我几千几百万
谁怕那些怕死老鬼虚伪龌龊西装男
追魂脚,百裂掌,千斤顶,霸王拳
勤学苦练日积月累一招一式来一遍
希望若干年后有人有意无意说一句
“stephen那王'八'蛋真是能打又爱现”

HOOK
英雄不问come from,只要雄心一万丈
people mountain people sea,看我乘风又破浪
不管他们手里拿着多少弹药多少枪
就让我的拳头着着落在你的脸上

REPEAT

VERSE 3
(JO)
这种愚蠢的场面。真他妈不可思议
我怎能忍受天天和这垃圾混一起
我是有为青年,品学兼优永远争第一
我可不想得罪Fans,他们统统是上帝
看台上乱作一团,小孩哭着流鼻涕
天花板的灯光迷离,仿佛大麻的蒸气
每个人都失了心疯,但不包括我自己
也许这臭名昭著大乱斗会在历史留一笔
也许未来我的小孙子会问我这问题
“爷爷,奥本山战役时你在哪里?”
我可不像领教小P孩那鄙夷的神气
我没准编个故事增添我不朽的传奇
“当时我为了解救正在腹背受敌的兄弟
杀出一条血路上演一幕千里走单骑
一招棒球场上天下无双的盗垒连环击
再强悍的邪魔外道也只有当场昏迷”
小不点的目光中爷爷一定生光芒
“伟大的英雄人物正在给我烤香肠!”
不管现场多么混乱,破坏不了我遐想
咦,这家伙为什么躺在我的腿上。

HOOK
英雄不问come from,只要雄心一万丈
people mountain people sea,看我乘风又破浪
不管他们手里拿着多少弹药多少枪
就让我的拳头着着落在你的脸上

REPEAT

VERSE 4
(Mr Sheed)
他们问我,伙计,你是不是生了病
这么疯狂的舞会我却四处兜售和平
没错,当年我是怒吼天尊一柱擎
所有穿号服的家伙都把我当眼中钉
赛前幸好多喝了两杯矿泉水加冰
那些疯子都在抢镜,我却只想调停
我唯一看得起的打手正穿着体面西装
他和我一样,我们都是最骄傲的狼
我是愤怒的圣像,不是走火的炮仗
这个时候让我出手,除非把我当智障
我可没有兴趣加入这么无聊的战场
如果AC米兰参加中超你又会怎么想
那人堆中的撕来咬去难道你不嫌脏
他们甚至打不过那些五颜六色的脂肪
这样的事情发生我可一点不高兴
我只是试图阻止这些丑陋的进行
我们是时代精英,当然有无限豪情
可这个幌子下面的愚蠢行径谁能说得清
keep it gangsta,你说得面无表情
真该送你见识见识伟大的西岸劳改营

HOOK
英雄不问come from,只要雄心一万丈
people mountain people sea,看我乘风又破浪
不管他们手里拿着多少弹药多少枪
就让我的拳头着着落在你的脸上

REPEAT
航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型(YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10)的车祸检测与事故报警系统的设计与实现,适用于毕业设计项目。文章从项目背景出发,阐述了传统人工监控的局限性和智能车祸检测的社会价值,随后对比分析了YOLO不同版本的特点,指导读者根据需求选择合适的模型。接着,系统明确了核心功能目标,包括车祸识别、实时报警、多场景适配和可视化界面开发。在技术实现部分,文章讲解了数据集获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程,并提供了完整的代码示例,涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发,实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后,文章总结了项目的全流程实践意义,并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群:计算机相关专业本科毕业生,具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,正在进行毕业设计的学生;; 使用场景及目标:①完成一个具有实际社会价值的毕设项目,展示从数据处理到模型部署的全流程能力;②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧;③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统,用于答辩演示或科研展示; 阅读建议:建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践,结合提供的代码链接进行动手操作,在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件,同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
航拍建筑物道路植被分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍建筑物道路植被分割数据集 • 图片数量: 训练集:3933张图片 验证集:144张图片 测试集:51张图片 总计:4128张航拍图片 • 训练集:3933张图片 • 验证集:144张图片 • 测试集:51张图片 • 总计:4128张航拍图片 • 分类类别: 建筑物:常见的人造结构,如房屋和建筑群。 道路:交通路径,包括街道和公路。 植被:植物覆盖区域,如树木、草地和农作物。 • 建筑物:常见的人造结构,如房屋和建筑群。 • 道路:交通路径,包括街道和公路。 • 植被:植物覆盖区域,如树木、草地和农作物。 • 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像,来源于航空摄影,格式为常见图像文件(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:支持构建自动识别和分割建筑物、道路、植被的AI模型,应用于城市规划、土地监测和环境评估。 • 农业与环境监测:用于植被覆盖分析、道路网络规划,助力精准农业和生态保护。 • 学术研究与算法验证:为计算机视觉实例分割任务提供基准数据,推动遥感图像处理技术的创新。 • 教育与培训:作为地理信息系统和遥感课程的教学资源,帮助学生掌握地物分类与分割技能。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO多边形格式,精确描述对象轮廓;覆盖三种关键地物类别,样本多样,提升模型鲁棒性。 • 大规模数据:包含超过4000张航拍图片,训练集丰富,有助于提高分割精度和泛化能力。 • 任务适配性强:兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),直接支持实例分割任务,并可扩展至其他视觉应用。 • 实际应用价值:专注于航拍视角,为自动驾驶、城市管理和环境监测等领域提供高质量数据支撑。
道路异常实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:道路异常实例分割数据集 • 图片数量:训练集14,161张,验证集705张,测试集473张,总计15,339张图片 • 分类类别:'0', 'Manhole', 'Open-Manholes', 'Pothole', 'Speed Bump', 'Unmarked Bump', 'object', 'pothole' • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,标注包含多边形坐标点 二、适用场景 • 自动驾驶系统开发:用于检测道路上的异常物体,如井盖、坑洞和减速带等,提升车辆环境感知能力,确保行驶安全。 • 道路维护与监测:支持市政部门自动识别道路损坏和异常,实现高效维护和风险预警。 • 交通安全研究:分析道路异常对交通流量的影响,助力开发智能预警系统和优化交通管理。 • 计算机视觉算法测试:作为实例分割任务的基准数据集,用于模型训练、评估和学术研究。 三、数据集优势 • 类别多样性:覆盖多种道路异常类型,包括井盖、坑洞和减速带等,增强模型在复杂场景下的泛化能力。 • 标注精度高:采用YOLO格式的多边形标注,精确捕捉物体轮廓,适用于实例分割任务的细粒度分析。 • 数据规模大:提供超过1.5万张标注图片,为深度学习模型提供充足的训练和验证样本。 • 实用性强:直接应用于自动驾驶、智能交通和基础设施监测领域,具有重要的工业和学术价值。
源码地址: https://pan.quark.cn/s/48f6a99cb8a3 “模仿探探通过左滑进行移除操作,右滑则代表点赞的Demo,高度仿制探探”这一标题揭示了这是一个专注于移动应用开发的项目,其具体内容是复制知名社交软件“探探”的部分功能。 这里的“仿探探”指的是开发者为了掌握相关知识或迅速搭建类似探探的应用而开发的一个示范性Demo。 核心特性在于用户界面中的卡片滑动机制,其中向左滑动象征移除,向右滑动则意味着点赞。 这种交互模式在当代社交应用中十分普遍,为用户带来了直观且便捷的操作体验。 :“模仿探探左滑移除,右滑点赞Demo,高度仿制探探”的描述与标题大体相符,再次突出了项目的核心特征,即复刻探探应用中的左右滑动交互。 在实际开发过程中,这种滑动交互会关联到手势识别、动态效果以及服务器端数据处理等多个技术环节。 构建这样的Demo能够帮助开发者掌握在Android系统上如何构建此类动态用户界面,同时也能为他们提供一个快速开发相似功能的基础。 :“高度仿制探探”“高度仿制探探”的标识进一步强调了项目的目标是力求与原版探探应用的体验保持高度一致。 这表明它不仅实现了基础的滑动机制,或许还融入了探探的一些独特设计元素,如卡片的外观、切换动画、用户响应机制等。 开发者可能在开发期间参考了探探的界面与用户体验设计,并努力维持其视觉表现和交互流程的统一性。 【压缩包子文件的文件名称列表
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