2022年「博客之星」参赛博主:Fire_Cloud_1

烽起黎明 博客之星
C/C++领域优质创作者
2022-12-28 11:20:31

 

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🌹。

 

这是我半年以来的创作历程(^^ゞ

 

下面是我的部分文章展示(●'◡'●)

 

 

 

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醉心编码 2023-01-26
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非常厉害 敬佩博主

帅气的梧桐述 2023-01-11
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诚信五星,五星必回⭐⭐⭐⭐⭐
https://bbs.csdn.net/topics/611390817

顽石九变 博客之星 2023-01-10
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已投,诚信五星!

https://bbs.csdn.net/topics/611388326

Just Coding 博客之星 2023-01-09
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已经回访,非常感谢!

^O^—— 2023-01-08
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已投⭐⭐⭐⭐⭐,期待大佬回访⭐⭐⭐⭐⭐,感谢感谢啦~:https://bbs.csdn.net/topics/611390364

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YoungerChina 博客之星 2023-01-08
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回评;
博文主要涉及linux内核、存储、大数据;欢迎回评和抢红包;
投票地址:http://t.csdn.cn/n4gfP
博客地址:https://blog.csdn.net/younger_china

小鱼Python 博客之星 2023-01-08
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已回访
五星互投 ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐:https://bbs.csdn.net/topics/611390892

段智华 博客之星 2023-01-08
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已五星支持,原力8级, 聚焦Rasa智能对话机器人研究,欢迎回访五星 https://bbs.csdn.net/topics/611387701

烽起黎明 博客之星 2023-01-07
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已全部都五星回访,有些早已投过了。 ----- 2023.1.7 23:18 -----

数产小黑娃 博客之星 2023-01-07
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原力五级,已五星支持,欢迎回访,https://bbs.csdn.net/topics/611387878

张江打工人 博客之星 2023-01-07
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http://t.csdn.cn/apB2A 五星互助在线回
张江打工人 博客之星 2023-01-07
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http://t.csdn.cn/apB2A 五星互助在线回
张江打工人 博客之星 2023-01-07
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http://t.csdn.cn/apB2A 五星互助在线回
_聪明勇敢有力气 博客之星 2023-01-07
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已5星支持,诚信互投:https://bbs.csdn.net/topics/611389162

༄༊心灵骇客༣ 博客之星 2023-01-07
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已支持,欢迎诚信回访五星 ⭐⭐⭐⭐⭐https://bbs.csdn.net/topics/611390003

Thai_ 博客之星 2023-01-07
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已给巨佬五星,期待回评。
http://t.csdn.cn/ounE2
已给巨佬五星,期待回评。
http://t.csdn.cn/ounE2
有🧧领 ✨✨✨✨✨
淡巴枯 博客之星 2023-01-07
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已五星,欢迎回访https://bbs.csdn.net/topics/611390140

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yiping

Cherries Man 博客之星 2023-01-07
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数据集介绍:多类道路车辆目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:多类道路车辆目标检测数据集 图片数量: - 训练集:7,325张图片 - 验证集:355张图片 - 测试集:184张图片 总计:7,864张道路场景图片 分类类别: - Bus(公交车):城市道路与高速场景中的大型公共交通工具 - Cars(小型汽车):涵盖轿车、SUV等常见乘用车型 - Motorbike(摩托车):两轮机动车辆,含不同骑行姿态样本 - Truck(卡车):包含中型货运车辆与重型运输卡车 标注格式: YOLO格式标注,包含归一化坐标的边界框与类别标签,适配主流目标检测框架。 数据特性: 覆盖多种光照条件与道路场景,包含车辆密集分布与复杂背景样本。 二、适用场景 自动驾驶感知系统开发: 用于训练车辆识别模块,提升自动驾驶系统对道路参与者的实时检测与分类能力。 交通流量监控分析: 支持构建智能交通管理系统,实现道路车辆类型统计与密度分析。 智慧城市应用: 集成至城市级交通管理平台,优化信号灯控制与道路资源分配。 学术研究领域: 为计算机视觉算法研究提供标准化评测基准,支持多目标检测模型优化。 三、数据集优势 高场景覆盖率: 包含城市道路、高速公路等多种驾驶环境,覆盖车辆静止、行驶、遮挡等现实场景。 精细化标注体系: 采用YOLO标准格式标注,每张图片均经过双重质检,确保边界框与类别标签的精准对应。 类别平衡设计: 四类车辆样本量经科学配比,避免模型训练时的类别偏向问题。 工程适配性强: 可直接应用于YOLO系列模型训练,支持快速迁移至车载计算平台部署。 现实应用价值: 专注自动驾驶核心检测需求,为车辆感知模块开发提供高质量数据支撑。

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