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助力城市部件[标石/电杆/光交箱/人井]精细化管理，基于YOLOv7【tiny/yolov7】开发构建生活场景下城市部件检测识别系统

井盖、店杆、光交箱、通信箱、标石等为城市中常见部件，在方便居民生活的同时，因为后期维护的不及时往往会出现一些“井盖吃人”、“线杆、电杆、线缆伤人”事件。造成这类问题的原因是客观的多方面的，这也是城市化进程不断发展进步的过程中难以完全避免的问题，相信随着城市化的发展完善相应的问题会得到妥善解决。本文的核心目的并不是要来深度分析此类问题形成的深度原因等，而是考虑如何从技术的角度来助力此类问题的解决，这里我们的核心思想是想要基于实况的数据集来开发构建自动化的检测识别模型，对于摄像头所能覆盖的视角内存在的对应设施部件进行关注计算，后期，在业务应用层面可以考虑设定合理的规则和预警逻辑，结合AI的自动检测识别能力来对可能出现的损坏、倒塌、折断等问题进行及时的预警，通知到相关的工程技术人员来进行维护处理，在源头端尽可能地降低可能的损害，感觉这是一个不错的技术与实际生活场景相结合的落地点。

在前文中我们已经进行了相关的项目开发实践，感兴趣的话可以自行移步阅读：

《助力城市部件[标石/电杆/光交箱/人井]精细化管理，基于DETR(DEtection TRansformer)开发构建生活场景下城市部件检测识别系统》

《助力城市部件[标石/电杆/光交箱/人井]精细化管理，基于YOLOv3开发构建生活场景下城市部件检测识别系统》

《助力城市部件[标石/电杆/光交箱/人井]精细化管理，基于YOLOv4开发构建生活场景下城市部件检测识别系统》

《助力城市部件[标石/电杆/光交箱/人井]精细化管理，基于YOLOv5全系列模型【n/s/m/l/x】开发构建生活场景下城市部件检测识别系统》

《助力城市部件[标石/电杆/光交箱/人井]精细化管理，基于YOLOv6开发构建生活场景下城市部件检测识别系统》

本文主要是选择YOLOv7-tiny和YOLOv7l来开发实现检测模型，首先看下实例效果：

YOLOv7是 YOLO 系列最新推出的YOLO 结构，在 5 帧/秒到 160 帧/秒范围内，其速度和精度都超过了大部分已知的目标检测器，在 GPU V100 已知的 30 帧/秒以上的实时目标检测器中，YOLOv7 的准确率最高。根据代码运行环境的不同(边缘 GPU、普通 GPU 和云 GPU)，YOLOv7 设置了三种基本模型，分别称为 YOLOv7-tiny、YOLOv7和 YOLOv7-W6。相比于 YOLO 系列其他网络模型，YOLOv7 的检测思路与YOLOv4、YOLOv5相似，YOLOv7 网络主要包含了 Input(输入)、Backbone(骨干网络)、Neck(颈部)、Head(头部)这四个部分。首先，图片经过输入部分数据增强等一系列操作进行预处理后，被送入主干网，主干网部分对处理后的图片提取特征；随后，提取到的特征经过 Neck 模块特征融合处理得到大、中、小三种尺寸的特征；最终，融合后的特征被送入检测头，经过检测之后输出得到结果。
YOLOv7 网络模型的主干网部分主要由卷积、E-ELAN 模块、MPConv 模块以及SPPCSPC 模块构建而成。在 Neck 模块，YOLOv7 与 YOLOv5 网络相同，也采用了传统的 PAFPN 结构。FPN是YoloV7的加强特征提取网络，在主干部分获得的三个有效特征层会在这一部分进行特征融合，特征融合的目的是结合不同尺度的特征信息。在FPN部分，已经获得的有效特征层被用于继续提取特征。在YoloV7里依然使用到了Panet的结构，我们不仅会对特征进行上采样实现特征融合，还会对特征再次进行下采样实现特征融合。Head检测头部分，YOLOv7 选用了表示大、中、小三种目标尺寸的 IDetect 检测头，RepConv模块在训练和推理时结构具有一定的区别。
简单看下实例数据情况：

这里主要是选择了yolov7-tiny、yolov7这两款不同参数量级的模型来进行开发训练，训练数据配置文件如下：

# txt path 
train: ./dataset/images/train
val: ./dataset/images/test
test: ./dataset/images/test



# number of classes
nc: 4

# class names
names: ['biaoshi', 'diangan', 'guangjiaoxiang', 'renjing']

【yolov7-tiny】模型文件如下：

# parameters
nc: 4  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple
 
# anchors
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32
 
# yolov7-tiny backbone
backbone:
  # [from, number, module, args] c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True
  [[-1, 1, Conv, [32, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 0-P1/2  
  
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 1-P2/4    
   
   [-1, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 7
   
   [-1, 1, MP, []],  # 8-P3/8
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 14
   
   [-1, 1, MP, []],  # 15-P4/16
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 21
   
   [-1, 1, MP, []],  # 22-P5/32
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 28
  ]
 
# yolov7-tiny head
head:
  [[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, SP, [5]],
   [-2, 1, SP, [9]],
   [-3, 1, SP, [13]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -7], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 37
  
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [21, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # route backbone P4
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 47
  
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [14, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # route backbone P3
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 57
   
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, 47], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 65
   
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, 37], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 73
      
   [57, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [65, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [73, 1, Conv, [512, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
 
   [[74,75,76], 1, IDetect, [nc, anchors]],   # Detect(P3, P4, P5)
  ]

【yolov7】模型文件如下：

# parameters
nc: 4  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple
 
# anchors
anchors:
  - [12,16, 19,36, 40,28]  # P3/8
  - [36,75, 76,55, 72,146]  # P4/16
  - [142,110, 192,243, 459,401]  # P5/32
 
# yolov7 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [32, 3, 1]],  # 0
  
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 1-P1/2      
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 3-P2/4  
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],  # 11
         
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 16-P3/8  
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],  # 24
         
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 29-P4/16  
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 1, 1]],  # 37
         
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 42-P5/32  
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 1, 1]],  # 50
  ]
 
# yolov7 head
head:
  [[-1, 1, SPPCSPC, [512]], # 51
  
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [37, 1, Conv, [256, 1, 1]], # route backbone P4
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 63
   
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [24, 1, Conv, [128, 1, 1]], # route backbone P3
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]], # 75
      
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],
   [[-1, -3, 63], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 88
      
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, -3, 51], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], # 101
   
   [75, 1, RepConv, [256, 3, 1]],
   [88, 1, RepConv, [512, 3, 1]],
   [101, 1, RepConv, [1024, 3, 1]],
 
   [[102,103,104], 1, IDetect, [nc, anchors]],   # Detect(P3, P4, P5)
  ]

在实验阶段保持完全相同的参数设置，等待全部训练完成之后来从多个指标的维度来进行综合的对比分析。

【F1值曲线】
F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点，以选择最佳的阈值。

【loss曲线】

【Precision曲线】
精确率曲线（Precision-Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。精确率（Precision）是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。

【Recall曲线】
召回率曲线（Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。

对比来看：tiny轻量级的模型并没有被yolov7拉开明显的差距，但是tiny模型在整体的推理速度上有更多的优势，如果考虑时效性还是推荐选择使用tiny的模型就行，如果更加关注结果可以使用yolov7或者是更大的x系列的模型。在实际应用开发的时候可以考虑如何更好地基于目标检测模型的检测计算结果来产生业务上的有效事件，这里大都是需要结合业务需求来设定合理有效的规则和预警逻辑的，这里暂时不是本文的重点，感兴趣的话都可以自行动手尝试下！

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在生活中，女人与男人的感悟往往有所不同。人生最大的舞台就是生活，大幕随时都可能拉开，关键是你愿不愿意表演都无法躲避。在生活中，遇事不要急躁，不要急于下结论，尤其生气时不要做决断，要学会换位思考，大事化小小事化了，把复杂的事情尽量简单处理，千万不要把简单的事情复杂化。永远不要扭曲，别人善意，无药可救。昨天是张过期的支票，明天是张信用卡，只有今天才是现金，要善加利用！执着的攀登者不必去与别人比较自己的
放下是一段成长的修行小莳玥
人来到这个世界上，只有两件事：生和死。一件事已经做完了，另一件你还急什么呢?是人，都有七情六欲。是心，都有喜怒哀乐，这些再正常不过了。别总抱怨自己活得累，过得辛苦。永远记住：舒坦是留给死人的。苦，才是生活；累，才是工作；变，才是命运；忍，才是历练；容，才是智慧；静，才是修养；舍，才会得到；做，才会拥有。人生，活得太清楚，才是最大的不明白。有些事，看得很清，却说不清；有些人，了解很深，却猜不透；有些
活给自己看，笑容才灿烂听着了么
白岩松说“有时候，我们活得很累，并非生活过于刻薄，而是我们太容易被外界的氛围所感染，被他人的情绪所左右。”心情是自己的。若只是活在别人的眼里、嘴里，便掌握不了让自己开心的主动权。人活着，不是为了活给别人看的，唯有做最真实的自己，活给自己看，笑容才灿烂。诚然，世事纷繁复杂，人人都有一张嘴，管也管不了。永远有人欣赏你，也永远有人批评你，不可能做到让所有人都满意，开心做自己才是最重要的。人生苦短，有太多
相信相信的力量孙丽_cdb3
孙丽中级十期坚持分享第345天有一个特别有哲理的故事：有一只老鹰下了蛋，这个蛋，不知怎的就滚到了鸡窝里去了，鸡也下了一窝蛋，然后鸡妈妈把这些蛋全都浮出来了，孵出来之后等小鸡长大一点了，就觉得鹰蛋孵出来的那只小鹰怪模怪样，这些小鸡都嘲笑它，真难看，真笨，丑死了，那只小鹰觉得自己真是谁也不像，真是不好看，后来鸡妈妈也不喜欢他，我怎么生出你这样的孩子来了？真烦人，后来这群小鸡和小鹰一起生活，有一天，老鹰
从鸡肉高汤到记忆的魔法再到有效提示的艺术步子哥人工智能
还记得小时候那些天马行空的白日梦吗？也许只要按下键盘上的某个神奇组合，电脑就会发出滴滴的声响，一个隐藏的世界突然在你眼前展开，让你获得超凡的能力，摆脱平凡的生活。这听起来像是玩过太多电子游戏的幻想，但实际上，间隔重复系统给人的感觉惊人地相似。在最佳状态下，这些系统就像魔法一样神奇。本文将以一个看似平凡的鸡肉高汤食谱为例，深入浅出地探讨如何编写有效的间隔重复提示，让你像掌握烹饪技巧一样轻松地掌握记忆
【夜读】提升生活品质的8个建议茳淮秀水
停止攀比很多人之所以感觉疲惫，部分原因是来自于跟别人攀比。殊不知，攀比得到的满足只是片刻的，过后往往会感到空虚。过分在意别人的评价，丢失的是自己原有的审美，扰乱的是自己最初的节奏。不妨活得洒脱些，自己内心丰盈了，快乐就能更持久。停止自责想改变自己，先从接纳自己开始。越是过分自责，就越难改变现状，因为如果把精力全耗在自责上，就没有精力用来改变了。遇到问题，我们要用正确的心态去面对。与其一味自责，不如
拥有断舍离的心态，过精简生活--《断舍离》读书笔记爱吃丸子的小樱桃
不知不觉间房间里的东西越来越多，虽然摆放整齐，但也时常会觉得空间逼仄，令人心生烦闷。抱着断舍离的态度，我开始阅读《断舍离》这本书，希望从书中能找到一些有效的方法，帮助我实现空间、物品上的断舍离。《断舍离》是日本作家山下英子通过自己的经历、思考和实践总结而成的，整体内涵也从刚开始的私人生活哲学的“断舍离”升华成了“人生实践哲学”，接着又成为每个人都能实行的“改变人生的断舍离”，从“哲学”逐渐升华成“
万物难度不度己边度512
你好，陌生人！你是否有过迷茫，在别人的面前自己却不曾展示！你是否自己承担着所有的痛苦，却又笑对人生！你是否在很多时候想找人诉说，翻开手机却发现，手机里面空无一人！你是否有很多事情想做，最后却因你自己拖延，最后发现自己什么都做不了！对没有错，我的名字就叫你是否！不要怀疑！不要悲伤！我们的生活可是还有很到要继续的呢！还有很多那个人，很多地方我们都没有去过！所以我们已经没有退路了！那就继续向前吧！加油！
少了生活气息我爱大草莓
最近啊，总觉得自己日更的内容缺了点什么。我仔细地想，大概是少了些生活气息。这两三个月减少了许多与别人相处的时间，独自生活，偶尔只是出去买菜，总觉得生活好像变空了许多。买菜的时候会跟档口的阿姨聊一两句话，让自己感觉在真实地生活着。幸好我也不是一宅到底，偶尔周末也会约着跟好朋友见面，面对面交流跟隔着屏幕交流，效果还是不一样的，至少有更为真实的生活感。写作不仅需要有阅读量，有文笔，生活阅历也是非常重要的
2020-04-12每天三百字之连接与替代冷眼看潮
不知道是不是好为人师，有时候还真想和别人分享一下我对某些现象的看法或者解释。人类社会不断发展进步的过程，就是不断连接与替代的过程。人类发现了火并应用火以后，告别了茹毛饮血的野兽般的原始生活（火烧、烹饪替代了生食）人类用石器代替了完全手工，工具的使用使人类进步一大步。类似这样的替代还有很多，随着科技的发展，有更多的原始的事物被替代，代之以更高效、更先进的技术。在近现代，汽车替代了马车，高速公路和铁路
读书||陶新华《教育中的积极心理学》1—28 流水淙淙2022
读一本好书，尤如和一位高尚者对话，亦能对人的精神进行洗礼。但是若不能和实践结合起来，也只能落到空读书的状态。读书摘要与感想1、塞利格曼在《持续的幸福》一书中提出了幸福2.0理论，提出幸福由5个元素决定——积极情绪、投入的工作和生活、目标和意义、和谐的人际关系、成就感。2、人的大脑皮层在进行智力活动时，都伴有皮下中枢活动，对这些活动进行体验请假，并由此产生了情感解读。人的情绪情感体验总是优先于大脑的
【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式熬夜写代码的平头哥∰ 目标检测 YOLO 人工智能
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似乎，发生了很多事情阿皮Ponder
似乎，有很多事情正在发生。今天，我跟夫人陪着孩子走进来幼儿园，人生头一回以孩子家长的身份参加了小小的班级家长会。在幼儿园，遇见老同学。从2017年开始失联，因为对方遇到了一些事情，跟大家都失去了联系，今日再见面，分外激动，他拉着我一直聊，一直聊。感谢我们的孩子。孩子有点咳嗽，去医院做了检查。叔叔家的两个妹妹开始了高中生活，新的开始。过去看望，遇到一位老师，很是面熟。咨询之下，果然，曾经初中母校的老
没想到，真没想到一棵落花的树
生活中，每一件小事都蕴藏着他的道理。有些令你意外，却能让你收到更为意外的结果。那一次，我真没想到的事，让我收获了爱。记忆的雨飘落下来，扰乱了我平静的心湖。那是一次数学考试，我破天荒地考了“99”分。我不禁沾沾自喜，这成绩我可不容易得到，妈妈一定会好好表扬我的。回到家，我想妈妈得意的报出成绩，妈妈只是淡淡的说：“嗯，等会儿试卷拿给我看看。”做完作业，我把试卷拿给了妈妈。只见妈妈捧着试卷，眯着眼睛盯着
钢筋长度超限检测检数据集VOC+YOLO格式215张1类别 futureflsl 数据集 YOLO 深度学习机器学习
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嘿，谢谢你小小玛拉沁
突然想对一个女孩子说，谢谢你！很久很久以前，总是觉得和你不会有太多交集，充其量也只是普通的舍友吧，毕竟有很多习惯，性格等方面相差甚远。其实特别感谢2017这一段经历和我遇见的人，只会慢吞吞的过自己生活的安小蜗是不会主动去结交朋友的，所以她来到了我的世界，让我在不知不觉中发现了自己太多太多的问题，而我正在逐渐去改变这些的习惯，成为更好的自己！我总是超级佩服她不管什么时候精力都超级旺盛，可以在上了一天
自我意识徐立华
----读帕克.帕尔默《教学勇气》（P18----19）5.铸造我们的学科帕克.帕尔默说学科知识对我们的自身认同和外部世界有启发意义。学科会铸造我们。“在我们与学科的命题概念和学科的生活框架相遇之前，自我意识知识处于潜伏状态，通过回想学科是怎样唤醒自我意识，我们就可以找回教学心灵。”《教学勇气》（P18）我们的自我意识像冰山表面下无限延伸的冰层，常常处于潜伏状态。但是在我们对所教授的学科进行深入思
【穿过丛林看见你】2015年在《诗歌报》读诗日记（一）快快_ce70
写完《三月的领土》和《手握一把锄头，在翻动诗歌的春天》之后，安稳的睡了个好觉，这是从2013年的五月之后，第一次睡的如此安稳和香甜。其实这对于我来说，也没有什么特别的意义和变故，就像我现在的生活在人人忙着踏青、写生、拍照的春天。在我脚下，没有领土的完整，也没有加剧的破碎。我曾经和现在都是个辛勤的“蜂农”，在这样一个角色里，尽管有人盗走了我所有的蜜，但不妨碍我对甜蜜的不懈追求和喜爱。翻开最近的阅读笔
【无标题】达瓦达瓦 JhonKI 考研
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上图为是否色发 JhonKI 考研
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福袋生活邀请码在哪里填写，福袋生活app邀请码使用教程小小编007
很多人下载福袋生活后，注册使用时需要填写邀请码。因为福袋生活是注册邀请制，所以首次使用填写邀请码才可以正常登录使用。福袋生活是广州市福袋生活信息科技有限公司旗下一家多元化社交电商导购平台，以APP为载体，社群为媒介，汇集衣食住行、吃喝玩乐生活服务板块，使用福袋生活可以领到淘宝，拼多多等电商平台的商品优惠券和返利，还可以兼职去分享赚钱。我为什么从福袋生活转到果冻宝盒呢？当然是因为福袋生活返利更高，注
《在战“疫”中成长致敬生活》观后感梅子刘的刀
（作者：周晨）今天上午，我看了“我是接班人”网络大课堂《在战役中成长致敬生活》。有很多人拿出自己攒下的钱，默默地捐给了武汉，有几千块钱的、有几万块钱的，也有十几万块钱的。连小朋友也把自己的压岁钱捐给了武汉。有名环卫工人把自己五年的积蓄全部捐给了武汉。有名外卖小哥为医护人员买鞋子送吃的。还有已经治愈出院的新型肺炎病人捐了400毫升的血浆。还有位叫大树的叔叔，虽然他没有钱，但是他地里有蔬菜，捐了几大卡
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目前哪里有卖高仿包包，推荐十个渠道已更新富腕表之家
1、工厂购买，推荐微信:【76929666】目前买的人最多的渠道。2、某宝购买，价格较高，质量没有保障。3、拼夕夕，价格是便宜，但是质量不敢想象。4、专柜购买，数量较少，经常断货，价格也太高不好接受。5、批发市场购买，可遇不可求，一般生活在批发市场附近的，根本不用考虑在哪里买高仿包包分几个级别？在当今的包类市场中，广州作为一个知名的货源地，已经成为高仿包行业的一个重要标志。随着市场的需求增加，高仿
第二期心理咨询师培训第1组分享第八天张云511
学会与问题共存—事情不会只有一个面读完本节，印象最深的点就是“扩大白色而非消灭黑色”。其实在班级管理中也是一样，我们暂时不要着急去消灭问题，而是注意学生哪些方面很不错，值得我们去扩大，我们要发现学生的资源与潜力，从正向的意义出发，发挥滴水穿石的力量，让一个个小改变汇集出巨大的改变！调整看事情的角度，不把生活问题扩大，是我们学习“与问题共存”的重要一步。换个角度看问题，会改变自己，也会感动别人！这样
晨语问安2022年7月6日求索大伟
『晨语问安7.6』不追悔昨日，不将就今天，不妄想未来。只要踏踏实实老老实实把今天做到、做实、做好，即使没有显著成绩，也要无怨无悔走实当下。昨日工作生活对也好错也好，都已经成为了过去，作用就是汲取营养，让自我更好地行走当下；未来即使再美好，也是空中楼阁，起到的是启明引领的作用，能否成为现实取决于当下的行动；今天不仅是空间上的承前启后，更重大的作用让梦想成真同时，也让自己行动更有针对性、思维更加犀利，
母亲节如何做小红书营销美橙传媒
小红书的一举一动引起了外界的高度关注。通过爆款笔记和流行话题，我们可以看到“干货”类型的内容在小红书中偏向实用的生活经验共享和生活指南非常受欢迎。根据运营社的分析，这种现象是由小红书用户心智和内容社区背后机制共同决定的。首先，小红书将使用“强搜索”逻辑为用户提供特定的“搜索场景”。在“我必须这样生活”中，大量使用了满足小红书站用户喜好和需求的内容。内容社区自制的高质量内容也吸引了寻找营销新途径的品
eclipse maven IXHONG eclipse
eclipse中使用maven插件的时候，运行run as maven build的时候报错 -Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match. 可以设一个环境变量M2_HOME指
timer cancel方法的一个小实例 alleni123 多线程 timer
package com.lj.timer; import java.util.Date; import java.util.Timer; import java.util.TimerTask; public class MyTimer extends TimerTask { private int a; private Timer timer; pub
MySQL数据库在Linux下的安装 ducklsl mysql
1.建好一个专门放置MySQL的目录 /mysql/db数据库目录 /mysql/data数据库数据文件目录 2.配置用户，添加专门的MySQL管理用户 >groupadd mysql ----添加用户组 >useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户 3.配置，生成并安装MySQL >cmake -D
spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element Array_06 spring bean
将-------- <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3
maven发布第三方jar的一些问题 cugfy maven
maven中发布第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令有许多参数，具体可查看 http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html 以下是一个例子： mvn deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
MYSQL下载及安装 357029540 mysql
好久没有去安装过MYSQL，今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题，因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24，所以下载的文件夹里没有my.ini文件，所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题，最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍，按照其步骤也完成了安装，在这里给大家分享下这个链接的地址
ios TableView cell的布局张亚雄 tableview
cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]]; CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50); &nbs
Java编码转义 adminjun java 编码转义
import java.io.UnsupportedEncodingException; /** * 转换字符串的编码 */ public class ChangeCharset { /** 7位ASCII字符，也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */ public static final Strin
Tomcat 配置和spring aijuans spring
简介 Tomcat启动时，先找系统变量CATALINA_BASE，如果没有，则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹，从中读取配置文件。最重要的配置文件：server.xml 。要配置tomcat，基本上了解server.xml，context.xml和web.xml。 Server.xml -- tomcat主
Java打印当前目录下的所有子目录和文件 ayaoxinchao 递归 File
其实这个没啥技术含量，大湿们不要操笑哦，只是做一个简单的记录，简单用了一下递归算法。 import java.io.File; /** * @author Perlin * @date 2014-6-30 */ public class PrintDirectory { public static void printDirectory(File f
linux安装mysql出现libs报冲突解决 BigBird2012 linux
linux安装mysql出现libs报冲突解决安装mysql出现 file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686
jedis连接池使用实例 bijian1013 redis jedis连接池 jedis
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关于朋友 bingyingao 朋友兴趣爱好维持
成为朋友的必要条件：志相同，道不合，可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人，一个是影星，可谓道不同，但都很有梦想，都要在各自领域里做到最好，当他们遇到一起，互相欣赏，可以畅谈两个小时。志不同，道相合，也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一，一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同，但他
【Spark七十九】Spark RDD API一 bit1129 spark
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ktap 0.1 released bookjovi kernel tracing
Dear, I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official release of ktap project, it is expected that this release is not fully functional or very stable and we welcome bu
能保存Properties文件注释的Properties工具类 BrokenDreams properties
今天遇到一个小需求：由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释，当写回去的时候，注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下，但修改了之后注释全没了，可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。 &nb
读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /* * 百度百科的定义： * Facade（外观）模式为子系统中的各类（或结构与方法）提供一个简明一致的界面， * 隐藏子系统的复杂性，使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面 * * 可简单地
After Effects教程收集 cherishLC After Effects
1、中文入门 http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009 2、videocopilot英文入门教程（中文字幕） http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html 英文原址： http://www.videocopilot.net/basic/ 素
Linux Apache 安装过程 crabdave apache
Linux Apache 安装过程下载新版本： apr-1.4.2.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） apr-util-1.3.9.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） httpd-2.2.15.tar.gz（下载网站：http://httpd.apac
Shell学习之变量赋值和引用 daizj shell 变量引用赋值
本文转自：http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html Shell编程中，使用变量无需事先声明，同时变量名的命名须遵循如下规则：首个字符必须为字母（a-z，A-Z）中间不能有空格，可以使用下划线（_）不能使用标点符号不能使用bash里的关键字（可用help命令查看保留关键字）需要给变量赋值时，可以这么写：
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YII给用户登录加上验证码 dcj3sjt126com yii
1、在SiteController中添加如下代码： /** * Declares class-based actions. */ public function actions() { return array( // captcha action renders the CAPTCHA image displ
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Lucene使用说明 1、lucene简介 1.1、什么是lucene Lucene是一个全文搜索框架，而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用，它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。 1.2、lucene能做什么要回答这个问题，先要了解lucene的本质。实际
学习编程并不难,做到以下几点即可! gcq511120594 数据结构编程算法
不论你是想自己设计游戏，还是开发iPhone或安卓手机上的应用，还是仅仅为了娱乐，学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多，用途各异，然而一旦掌握其中之一，其他的也就迎刃而解。作为初学者，你可能要先从Java或HTML开始学，一旦掌握了一门编程语言，你就发挥无穷的想象，开发各种神奇的软件啦。 1、确定目标学习编程语言既充满乐趣，又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
Java面试十问之三：Java与C++内存回收机制的差别 HNUlanwei java C++finalize()堆栈内存回收
大家知道， Java 除了那 8 种基本类型以外，其他都是对象类型（又称为引用类型）的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中，那什么又是堆空间呢？其实，堆（ Heap）是一个运行时的数据存储区，从它可以分配大小各异的空间。一般，运行时的数据存储区有堆（ Heap）和堆栈（ Stack），所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体，然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说，栈中存放的
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WEB开发编程的职业生涯４个阶段 shw3588 编程 Web 工作生活
觉得自己什么都会 2007年从学校毕业，凭借自己原创的ASP毕业设计，以为自己很厉害似的，信心满满去东莞找工作，找面试成功率确实很高，只是工资不高，但依旧无法磨灭那过分的自信，那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP，什么都觉得有信心，这样的生涯大概持续了约一年。根本不是自己想的那样 2008年开始接触很多工作相关的东西，发现太多东西自己根本不会，都需要去学，不管是asp还是js，
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今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段 $mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id '])); $mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv '])); 贴出我前端代码片段: $.aj

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