记一个和蔼的老头

今天买了本Anthony Nadalin的<Enterprise Java Security>,英文原版,优惠价253大元, 倒并不是因为我非常希望学习这方面的知识, 而是想读一本Tony写的书.

Tony是Anthony的nick name, 一个很温和的人, 说话不多, 他是一个程序员出身的人,所以直到现在也带着程序员那种随便,自由的个性. 比如, 只要他在线, 你可以随时和他交流. 而我的mentor则是另一种风格, 你必须预约她的时间,得到她的同意,才可以和她交流, 不知道是不是MIT培养出来的特有学术特质:)

他显然不是那种顶尖天才一样的人物, 后者像Donald Ferguson, 14年从一个普通的phD混到fellow, 还能被Bill Gates挖去做微软的"第三代领导人"的储备. 但是他也无疑是公司里一个元老级的人物了. 在Internet泡沫之前, 他是AS/400的安全架构师, 和OS/2的架构师. Internet发出泡来之后,他开始主攻Java security. 如果你注意一下Java规范的原文的话, 你会在很多地方发现他的名字, 比如他和宫力合写了JAAS规范, 他是JAX-RPC (JSR-109)的作者之一, 是EJB规范里安全部分的作者, 是web service一系列规范的作者, 还是OASIS里四个委员会的核心成员之一. 最近他在领导Eclipse里一个孵化中的小项目, Higgins, 一个只有几十个developer的小团队在维护, 而后台老板是IBM, 哈佛大学, 和国防部这样在美国有一点影响的组织. 这个项目对他而言是比较轻松的, 因为最近的一次会议记录显示他们花了一段不短的时间讨论14号到Provo的滑雪活动.

提到Tony是因为我觉得这种人很像<暗花>里那个最后出来的老头,这种人永远不会出现在大多数人的视线面前出风头, 但是他们却左右的这个星球的很多事情, 或者用个时髦的词叫"话语权". 如果你翻开Tony的简历, 你会发现他的学术成就丝毫不比李开复之流逊色. 比较一下, 大众是因为看了李开复的学术论文才知道有他这个人的吗? 显然不是. 事实上, Tony也做了最好的自己, 只不过你不知道而已.

正是这种做了很多大家都不知道的大事的状态, 才更令人神往. 因为幸好我发现了这样一种存在状态, 所以当我用网银查询帐目的时候, 我都会知道, 那里面的安全程序完全是按照那个和蔼的老头当年定义出来的模式运行的.
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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