现在该学什么??

GafferGao 2007-05-23 12:18:50
现在我的知识基础如下:

计算机硬件(高手) 计算机应用(炉火纯青) C(基本功能) 数据结构(已掌握) JAVA2及JDBC 网络编程(已掌握) JSP/ASP(完全没学) J2EE(完全没学) .NET(正在学) Oracle(完全没学)
PS:本人学习能力极强 IQ比较高(142/180)
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hflovegxl 2011-11-30
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可以学框架了
vlinux 2008-01-19
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海绵体宝宝说得对,哈哈哈 :)
lihaifeng0412 2008-01-19
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对什么感兴趣就学习什么吧
mcluvin 2008-01-18
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我觉得搞程序的IQ高反而不是好事,EQ高才是王道。

硬件“高手”、计算机应用“炉火纯青”,这些称谓都太沉重了。太自负容易走弯路
v888 2008-01-18
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用
michaelye18 2008-01-18
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想找什么工作,就学什么
java_ming 2008-01-16
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学你后面没学的,都很重要
xuxiang19840814 2008-01-06
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如国你想找一个人一对一辅导,可以用上海威迅教育教材或达内教材或尚学堂教材,我可以一对一辅导,做三个项目,收费5000元,教材+学习辅导费用,谢谢联系,邮箱:634229897@qq.com ,如果自学能力确实很高的话,那就学框架。祝你成功,成为一名非常优秀的程序员
zjsywjh 2008-01-03
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学习把水变成油
DavidNoWay 2008-01-03
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顶
karlpan01 2008-01-03
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不用学了!专精!
potian79 2008-01-03
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你想找的工作是什么,就去学什么就行了。
lihaifeng0412 2008-01-03
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书太多了
GXZheng1985 2008-01-03
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学servlet--jsp
接着学框架吧 写点工程
很快可以进入软件高手行列,以你的智商!
snake09003232 2008-01-03
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LZ的IQ应该去搞科研~~~~~表浪费人才啊
waterborn 2008-01-03
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学习把油编程成钱
condor888 2008-01-02
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还是学习如何打劫银行不被抓,把钱变成自己的,其他的都不要学了,你IQ这么高,学其他的真是浪费啊
nj_dobetter 2007-12-22
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顶ls
技术要转化为财富,在转化过程中再继续提高技术水平
网络咖啡 2007-12-21
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学习如何赚钱
老紫竹 2007-12-21
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学习把IQ变成财富!
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源码链接: https://pan.quark.cn/s/9f500ac403c2 摄像头配置是嵌入式系统构建中的一个关键步骤,它涉及到硬件与软件的紧密协作。图像信号处理器(ISP)作为图像信号处理的核心单元,在摄像头配置过程中扮演着至关重要的角色。在硬件层面,它涵盖了摄像头与ISP之间的连接以及信号传输的细节;在软件层面,主要依托V4L2框架进行视频流的采集和处理。接下来将具体说明文档中涉及的硬件机制、软件机制、信号配置及V4L2等领域的摄像头配置实践经验。 ### 硬件机制与连接 文档首先阐述了硬件线路中中央处理器与摄像头之间的连接方式。在此,相机串行接口(CSI)模块是摄像头数据传输的核心部分,它负责与外部CMOS图像感应元件进行交互。CSI接口包含以下几个关键信号线: 1. **CSI_VSYNC (垂直同步信号)**:用于标示一帧图像的起始点。该信号传输方向为从图像感应元件(sensor)至应用处理器(AP)。 2. **CSI_HSYNC (水平同步信号)**:用于提供行同步信号,并用于识别消隐信号。同样,信号流向为sensor至AP。 3. **CSI_D[7:0]**:8位摄像头数据总线,用于传输各种图像数据,包括YUV、YCC、RGB或Bayer格式。数据流向为sensor至AP。 4. **CSI_MCLK (传感器主时钟信号)**:由传感器输出主时钟信号,为外部摄像头提供时钟基准。信号流向为AP至sensor。 5. **CSI_PIXCLK (像素时钟信号)**:由摄像头输出,通常与MCLK主时钟信号频率相同。信号流向为sensor至AP。 正确设置这些连接,确保信号同步传输,是硬件配置的基础。 ### 软件机制与驱动程序 摄像头驱动...
文末附数据集可视化效果图。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[大豆(soybean)] · 训练集:777 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:777 张 该数据集聚焦农业科研领域,针对温室环境下大豆幼苗的精准检测需求,为植物生长监测与自动化管理提供高质量数据支撑。训练集777张,验证集和测试集为0张,符合农业科研场景中对特定生长阶段样本集中训练的需求,确保模型在目标场景下的泛化能力。所有样本均采用精准的边界框标注,标注规范统一,确保了数据集在大豆幼苗检测任务中的高精度与可靠性。该数据集可应用于农业科研机构的植物生长监测系统、智能温室管理平台等场景,... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9922** mAP50-95 | 0.9141 Precision | 0.9771 Recall | 0.9710 train/box_loss | 0.4231 train/cls_loss | 0.1829 val/box_loss | 0.3920 val/cls_loss | 0.1737 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9922,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9141,和 mAP50 差距仅 0.08,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9771、Recall 0.9710,精召双高,模型对大豆的检测能力强。...

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