正能量之职场压力

最近看到一个牛人写的简单的抗压策略,感觉不错,引用下

1. 一定记着,如果碰到大的项目在你手里,会很痛苦,必经过程

2. 要有先把压力放一边,想各种办法把活儿干完

3. 求助,一定要求助,如果有活干不完或者不会干,一定要让别人帮你做,或者至少指导你,不要一个人闷着做

4. 天天练英语两个小时,早上一个小时,晚上一个小时,听BBC练,如果听不懂,就背下来,并且将里面你不懂的单词给记到手机上,天天背,英语如果不过关,别想着在海外混

5. 如果压力非常大的时候,就想着人生是打牌,打得再烂又能咋样,再发,再来,又不只有一局,干不好大不了辞职,没有必要把人压得喘不过气来

6. 其实看看,多少人都过来了,你也可以的,又不是造原子弹,又不是和Alpha Go下棋,怕啥


动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:9,134张图片 - 验证集:1,529张图片 - 测试集:1,519张图片 总计:12,182张图片 分类类别: Bear(熊)、Cat(猫)、Cattle(牛)、Chicken(鸡)、Deer(鹿)、Dog(狗)、Elephant(大象)、Horse(马)、Monkey(猴子)、Sheep(绵羊) 标注格式: YOLO格式,包含归一化坐标的边界框和数字编码类别标签,支持目标检测模型开发。 数据特性: 涵盖俯拍视角、地面视角等多角度动物影像,适用于复杂环境下的动物识别需求。 二、适用场景 农业智能监测: 支持畜牧管理系统开发,自动识别牲畜种类并统计数量,提升养殖场管理效率。 野生动物保护: 应用于自然保护区监控系统,实时检测特定动物物种,辅助生态研究和盗猎预警。 智能养殖设备: 为自动饲喂系统、健康监测设备等提供视觉识别能力,实现精准个体识别。 教育研究工具: 适用于动物行为学研究和计算机视觉教学,提供标准化的多物种检测数据集。 遥感图像分析: 支持航拍图像中的动物种群分布分析,适用于生态调查和栖息地研究。 三、数据集优势 多物种覆盖: 包含10类常见经济动物和野生动物,覆盖陆生哺乳动物与家禽类别,满足跨场景需求。 高密度标注: 支持单图多目标检测,部分样本包含重叠目标标注,模拟真实场景下的复杂检测需求。 数据平衡性: 经分层抽样保证各类别均衡分布,避免模型训练时的类别偏差问题。 工业级适用性: 标注数据兼容YOLO系列模型框架,支持快速迁移学习和生产环境部署。 场景多样性: 包含白天/夜间、近距离/远距离、单体/群体等多种拍摄条件,增强模型鲁棒性。
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