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博主分享了自己作为.net开发者面临的技术停滞和职业危机感,决定在2022年转向Java Springboot。尽管年龄和精力不再允许像年轻时那样高强度学习,但他设定了全年跑步1000公里、早睡和学习新技术的目标。计划学习Java、Springboot、Vue和MySql,并在优快云发表60篇原创文章。

        最近几年一直在忙项目上的事情,没什么时间做技术上的提升,收入一直在增长,但技术上没什么提高,再这样下去,用不了多久就要被淘汰了,突然有种比较强烈的危机感。虽然即使不写代码了,仍然可以在学校优哉游哉的上上课,以现有的技术“忽悠”学生几年是没问题的。但是我并不喜欢这种没有激情的生活。

        2022年项目上的事情应该不会太多,得抽时间学学新的技术。做.net开发已有十多年,也积累了不少经验,但是随着技术不断的更新,团队现在所使用的技术已经远远落后了,一方面开发效率低下,另一方面性能上也跟不上时代,再加上国产化的呼声越来越高,经过团队的多方论证,决定抛弃现有的.net技术线路,转站java的spring boot。突然抛弃用了十多年的技术,固然有万般不舍,但为了谋求团队更好的发展,不得已而为之。

        随着年龄的增长,越来越感觉到精力大不如从前,经常回想起十年前没日没夜学习工作的场景,以前通宵写代码,第二天照样神采奕奕的继续干活。现在也睡得很晚,但是超过1点就明显感觉没什么效率了,不服老不行,可能很多程序员干到我这个年纪已经”退休”了,在这里得给仍然奋战在一线的自己点个赞。

        2022年首先得在健康上投资,其次是技术上的提升。因此定下三个目标:

        1、全年跑步1000公里,12点前睡觉。

        2、学习java+Spring boot+vue+MySql

        3、在优快云上发表60篇原创文章。

在优快云平台上设定学习目标或计划,可以采取系统化的方法来提升技术能力和职业竞争力。以下是一些建议: ### 学习目标设定方法 1. **明确学习方向** 根据个人兴趣和技术需求,选择一个具体的技术领域作为切入点。例如,如果对人工智能感兴趣,可以从目标检测算法开始学习,如YOLO、Faster R-CNN等深度学习模型[^2]。 2. **分阶段制定计划** 将学习过程划分为多个阶段。初期可以通过优快云平台上的教程和博客文章掌握基础知识,例如传统机器学习的目标检测方式(如Cascade + Haar)[^3]。中期逐步深入到基于深度学习的回归方法(如YOLO和SSD)[^1]。后期可以尝试结合实际项目进行实践,提高解决复杂问题的能力。 3. **利用优快云资源** 优快云提供了丰富的学习资源,包括技术文档、代码示例以及社区讨论。可以参考相关文章中的实现细节,例如YOLO算法的具体实现步骤,并通过动手实践加深理解。 4. **参与社区互动** 在优快云上关注技术大V或加入相关讨论组,获取最新的行业动态和技术趋势。同时,可以通过提问或分享经验的方式与其他开发者交流,提升学习效率。 5. **定期评估与调整** 每隔一段时间对自己的学习果进行评估,检查是否达到了预期目标。如果没有达到,可以根据实际情况调整学习计划,例如增加实践环节或补充理论知识。 6. **结合项目实战** 通过实际项目应用所学知识,例如使用YOLO或Faster R-CNN实现目标检测任务。可以参考优快云上的案例分析,了解如何将算法部署到实际场景中[^1]。 7. **扩展技术栈** 在掌握某一领域的核心技术后,逐步扩展其他相关技术,例如从目标检测延伸到视觉目标跟踪方法,研究深度特征迁移和端到端网络训练机制[^4]。 --- ### 示例:目标检测学习计划 ```python # 示例代码:使用YOLO进行目标检测 import cv2 # 加载预训练的YOLO模型 net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg") # 设置输入图像 image = cv2.imread("test.jpg") blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False) # 输入模型并获取输出 net.setInput(blob) output_layers_names = net.getUnconnectedOutLayersNames() layer_outputs = net.forward(output_layers_names) # 解析结果并绘制边界框 for output in layer_outputs: for detection in output: scores = detection[5:] class_id = np.argmax(scores) confidence = scores[class_id] if confidence > 0.5: # 绘制矩形框 box = detection[0:4] * np.array([image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0]]) (centerX, centerY, width, height) = box.astype("int") x = centerX - (width // 2) y = centerY - (height // 2) cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow("Detection Result", image) cv2.waitKey(0) ``` ---
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