2021年「博客之星」参赛博主:哈市雪花

哈市雪花 博客之星 2021-12-28 10:48:42
加精

1.写在前面

       2021年春节由于疫情原因,相应政府号召,决定在上海就地过年,怀着不能虚度这一年中时间最长的假期的心态,提前进行了假期计划,即编写两个系列的博客,即3dTiles系列文章和glTF系列文章,那一段时间正好也在研究这方面的技术,为云端渲染提供后台计算能力......春节期间过的很充实,很多时候睁眼后就打开电脑开始写博客,编写边整理,发现不明白或者理解不深刻的地方,即时的去查取资料,一直写到下午。自己决定要写出来的文章,一定要用心写,是不是“爆贴”不重要,重要的是准确详尽的表达,以期对他人和自己能有所帮助,毕竟现在是互联网时代,云时代,只要文章有干货就能依托于CSDN平台对很多人提供参考帮助。

2.内容

        本人当前专注于渲染和云计算方面,2021年的博客内容主要分布在数据处理计算(3dTiles/glTF系列)、性能内存优化、计算程序调试技巧、算法分析、当然偶尔也写写诸如“记录Camtasia剪辑视频操作”、“感慨万千,洒一洒:当代渺小一份子的感悟”之类的文章,毕竟“工程师除了做工程外,还略懂设计,甚至对工程艺术也可能有所了解”,不是吗?

       本来计划写数据处理和几何算法系列文章,由于各种原因,未能如愿。时代的巨轮是滚滚的,前进的,2021年转眼就要过去,是否要继续写,肯定要写的,只不过是写以前想写的,还是今后想写的。保持热爱,保持持续学习和总结的习惯,洒落于纸上,于云端,对自己和别人能有所帮助就好。

3.总结

        2021年共创作三十多篇文章,数量虽谈不上多,但总是有效果的,不仅是对自己,也是对别人;最重要的是作为一种习惯,已成为自己生活的一部分。数据上来说总的原创75篇文章,收藏量222(截止12月31日),当然粉丝数量“少的不值一提”,仅仅是49个粉丝“而已”,就像我认为“既然决定写,那就要写好”那样,我也认为这为数不多的文章能够发挥知识分享的作用,借助于云端平台,静静地,也动态的存在着和灵动着。

       要说收获,那就是意识凭借着热爱,不断的孕育着,以文字的形式洒落于CSDN平台上,本身就是舒缓的,令人愉悦的。匆忙之余,静静的感受这种舒缓,美哉。言它,那就是凭借着总结,将自己所学跃然纸上,查漏补缺,对自己的知识结构进行正向反馈,同时手有余香,有助于别人和自己,不仅仅是当下,更是涓涓细流,持续流淌。

4.2022年的希望

        扯了那么多,还是逃不出经典文体。

        2022年希望继续凭借着热爱,将自己持续学习和总结的意识,持续的以文字的形式落落于文章中。具体的,在继续学习整理云计算知识的同时,也继续对云架构相关的知识学习和总结,争取能够形成一个开源项目,围绕这个体系写出一个系列的文章。

5.对CSDN产品的反馈

       首先内容编辑这块希望能有更多的格式设计,习惯在confluence写文档,也习惯了那灵活多样的格式技巧,因为从中能选出自己适合的,进行组合应用,让写文章的过程编的更养眼,更愉悦。

       其次是能不能整治一下水文风,有一些还好,但多了,就变成了充斥于整个平台,蒙蔽了最初的设想。当然不能太严肃哦,毕竟“工程师除了做工程外,还略懂设计,甚至对工程艺术也可能有所了解”,不是吗?

我正在参加年度博客之星评选,请大家帮我投票打分,您的每一分都是对我的支持与鼓励。

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哈市雪花 博客之星 2021-12-28
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乐亦亦乐 博客之星 2021-12-28
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IT人阿标 博客之星 2021-12-28
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振华OPPO 2021-12-28
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刘欢(C#) 博客之星 2022-01-10
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奔跑滴小羊 博客之星 2022-01-07
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AI 菌 博客之星 2022-01-07
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一杯敬朝阳一杯敬月光 博客之星 2022-01-07
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小白白程序员 博客之星 2022-01-07
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D大调奏鸣曲_第七序章_ 博客新星 2022-01-07
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honvin_ 博客之星 2022-01-07
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无与伦比的傻 博客之星 2022-01-07
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Bennett_G 博客之星 2022-01-07
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Tronlong创龙 博客之星 2022-01-07
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Hello World呀 博客之星 2022-01-07
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Ac君 博客之星 2022-01-07
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【博主给你的五星好评已送达~】
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博主信息:-Wo wo.
原力等级:4级
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罡罡同学 2022-01-07
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止痛药药 2022-01-06
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给大佬已投5星,请大佬投我5星,万分感谢,
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旋转小马 博客之星 2022-01-06
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sysu_lluozh 2022-01-06
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sysu_lluozh 2022-01-06
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Officetouch 博客之星 2022-01-06
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鑫宇_ 博客之星 2022-01-06
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含训练好的YOLO权重与PyQt可视化检测界面,开箱即用,毕业设计/课程设计可直接上手。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[冲浪者(surfer)] · 训练集:438 张 · 验证集:125 张 · 测试集:63 张 · 总计:626 张 该数据集针对海滩冲浪场景进行精心构建,全面覆盖冲浪者在不同海浪条件下的动态表现,为海洋运动安全监测与行为分析提供了高价值数据资源,显著提升了相关领域的研究与应用水平。 该数据集训练集438张、验证集125张、测试集63张,分布科学合理,训练集规模充足以支持模型充分学习,验证集与测试集比例恰当,有效保障模型评估的准确性和可靠性。 该数据集标注质量卓越,所有冲浪者目标均被精确标注,边界框紧密贴合目标轮... 【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 91 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8359** mAP50-95 | 0.4031 Precision | 0.8209 Recall | 0.7764 train/box_loss | 1.7868 train/cls_loss | 0.8077 val/box_loss | 1.7200 val/cls_loss | 0.7941 【训练过程分析】 91 轮训练后 mAP50 为 0.8359,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.4031,和 mAP50 差距 0.43,定位精度是主要短板。 【模型性能评估】 Precision 0.8209、Recall 0.7764,精度高于...
内容概要:本文介绍了基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,旨在解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法融合了神经网络强大的非线性逼近能力与迭代学习控制在重复任务中不断优化性能的优势,能够在系统动态模型未知的情况下,通过多次运行轨迹的误差反馈,逐步提升控制器的跟踪精度。文中系统阐述了算法的理论基础、控制架构设计、神经网络的训练机制及其与ILC框架的集成方法,重点攻克了无人车在复杂、不确定环境下实现高精度、强鲁棒性轨迹跟踪的技术难题。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力,从事无人驾驶、智能控制、机器人或优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车、机器人等需要执行周期性或重复路径任务的智能系统中,实现高精度的轨迹跟踪;②为解决非线性、强耦合、模型不确定系统的控制问题提供一种先进的数据驱动解决方案;③目标是帮助读者深入理解并掌握数据驱动的ILC与神经网络深度融合的前沿控制策略,完成从理论分析、算法设计到仿真实践的全流程学习。; 阅读建议:学习者应重点关注算法的迭代学习律设计、神经网络权重的在线更新机制以及二者协同工作的原理,结合所提供的Matlab代码进行仿真调试,通过改变期望轨迹、初始条件、系统噪声和外部干扰等参数,全面验证算法的收敛性、鲁棒性和泛化能力。

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