勿忘初心 按时睡觉 2016.03.02回顾

1、昨天上午一直在部署小号发帖,看数据也花了很多时间

2、临时中午看简历,下午面试,几乎用了整个下午的时间

3、最后下午又部署了几个马甲

4、研究了下百度验证码登陆

5、最后接到企业信息查询需要自动化的任务,大概看了下是否有接口

6、晚上回去仍然是更新找了会资源,发帖部署,探究为什么会被封,要以什么姿势发?节奏有点崩!

总结:不要急躁!节奏不能崩!不要过分去在意数据!我做这个事情就是给自己玩的,也是为了探究web,所以勿忘初心,以技术去推动,不要去做一些重复简单的体力劳动,要在磨练技术的前提下能推动多少业务就推动多少业务,毕竟故事里的只是传说!提两个硬性的要求,一、每天只能查一次数据,安排在早上,二、12点之前必须睡觉,节奏好不好,关键看睡眠充足不充足!要想一天做的事情多,关键是看效率,动作快不快,所以不要一味地去推迟睡觉时间来增加工作量,这样没休息好,第二天反而精神不佳,节奏崩!

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。
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