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【年终总结】我的2024年个人总结与盘点

  • 25-02-18 13:01
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blog.csdn.net

目录

▲ 2024年度报告

▲ 成就勋章

▲ 创作历程

▲ 回顾2024

▲ 奋斗2025

▲ 感谢



本篇文章为BZ的2024年个人总结与盘点,全是碎碎念,无关技术。建议大家在无聊的时候看看。

▲ 2024年度报告

▲ 成就勋章

看着这些小勋章,还挺开心的。

▲ 创作历程

哇,我自己也吓了一跳,与往年相比,2024年文章写的那是相当多呀!

2024年①月: 26篇

主要内容是数字图像处理实践篇和系统架构设计师相关内容。

数字图像处理实践篇文章内容包括特征检测与匹配、滤波操作、人脸检测等。

这段时间主要是将一些数字图像处理相关理论和实践进行复盘,然后整理并写出文章。

2024年②月:16篇

主要内容是数字图像处理实践篇和一些报错处理。

2024年③月: 4篇

这个月写的文章较少,是因为出差,工作特别忙。

但是,仍在月末的时候,总结了些系统架构设计相关知识。

2024年④月:34篇

这个月,更新了系统架构相关知识和总结,主要进行查缺补漏。

开始写YOLOv8和v9的基础与改进,改进包括Backbone、Neck、Head、注意力、Conv、损失函数和具体的场景应用等。

2024年⑤月:23篇

继续更新YOLOv8改进系列文章。

同时,开始了YOLOv10改进系列。

系统架构设计师相关知识总结以及查缺补漏仍在继续。

2024年5月参加软考系统架构设计师考试,晚上写了一篇考试感受碎碎念。

【软考】2024年5月系统架构设计师考试感受-CSDN博客

很开心,最终考试通过了?,除了努力,也有幸运的成分吧。这里,真的要说一下,写博客真的挺棒的,因为在总结的过程中,相当于又复习了一遍。等到冲刺的时候,再看看自己的文章,系统地快速复习。俗话说,好记性不如烂笔头嘛,但这里是打字吧,反正动手就是加深记忆啦。

2024年⑥月:70篇

继续v8、v9、v10改进系列,以及一些报错处理的总结。

2024年⑦月:65篇

继续v8、v9、v10改进系列。

开始软考【中项第三版】系统集成项目管理工程师的总结,更多的是想了解管理相关的知识。

[中项第三版]系统集成项目管理工程师 解析指南 | 报考 | 备考 | 目录 | 总结-CSDN博客

2024年⑧月:49篇

继续v8、v9、v10改进系列。

继续【中项第三版】系统集成项目管理工程师的总结。

同时,更新了几篇数字图像处理实践篇的内容,低照度图像增强系列、图像去雾系列以及图像特效系列等。

当然,还有平时接触到的小问题记录以及解决方法。

2024年⑨月:19篇

继续v8、v10改进系列。

高通SNPE框架的了解以及SA8155P AIS Camera相关内容。

同上,这个月产出明显又少了。没错,工作上忙的一塌糊涂。

2024年⑩月:34篇

开始了YOLOv11基础与改进系列。

火山引擎Chat、TTS、ASR、文生图以及图像风格化的实践。

2024年⑪月:66篇

继续v8、v10、v11改进系列。

这里值得说的是,有很多朋友私信我,提出了很多种想看的改进方式。了解后,都会尽量快速安排。我挺感激那几个朋友的,因为是你们又为我增加了新的动力,让我能够持续前进。

2024年⑫月:52篇

继续v10、v11改进系列。

更新了自动驾驶领域的一些内容,还有中项相关内容。

写了几篇论文阅读笔记。

申请并成功入了几个专家库,挺开心的。

▲ 回顾2024

回顾2024这一年,我觉得挺充实的。

  • ① 专家库
  • ② 学习与体验
  • ③ 了解与扩展

看着上面学习留下的印记,还是挺开心的。 所有的努力都会有回应。

工作上,除了自己熟悉的部分,也开始转向其他相近的方向,是有压力且顺利的一年吧。

关于博客,我觉得会是我一直坚持的一部分,它不单是分享,也是自我总结与提升。通过互动,能够让我们看的更全和更远?。

2024年,多数算法工程师们经历了一个充满挑战与机遇的一年。这一年里,人工智能技术继续深化,具体如下:

◎ 深度学习模型的不断精炼与扩展;

◎ 强化学习与决策智能的突破;

◎ 联邦学习与隐私保护;

◎ 算法的可解释性与公平性;

◎ 边缘计算与算法优化;

◎ 多模态融合与跨学科合作;

◎ 可持续性与伦理考量。

总之,2024努力了,期待2025!

▲ 奋斗2025

新的一年,要不断学习新知识、技能和经验,提升自我认知,增强解决问题的能力。

  • 2025年,算法工程师如何提升自己?

算法工程师面临的是一个技术快速迭代、应用场景不断拓展、行业需求持续深化的环境。算法工程师可以有选择地从多个维度提升自我,以适应发展趋势。

  • ① 技术深化与创新

深度学习与新型架构:深入学习深度学习理论,掌握最新的模型架构、神经网络的优化技术等,以及在不同领域的优化与应用。

强化学习与决策智能:探索强化学习在复杂环境中的应用。

联邦学习与隐私保护:掌握联邦学习的原理与实践,了解数据隐私保护的最新技术。

算法可解释性与公平性:研究算法的解释方法,确保模型决策的透明度。

  • ② 项目经验

积累实践经验,提升解决问题的能力。

跨领域合作,拓宽视野,开发跨学科的解决方案。

  • ③ 技能多元化

编程语言与工具:掌握Python、C++等主流编程语言以及深度学习框架。

沟通技能提升:提升沟通能力。

  • ④ 持续学习

保持对最新技术动态的敏感度。

设定学习目标,定期自我评估,调整学习计划。

活到老,学到老,始终保持学习的状态。总之,一起加油吧?。

▲ 感谢

感谢大家用宝贵的时间看我的文章。感谢CSDN这个平台,希望CSDN越来越好。感谢一起努力的朋友们,祝大家心想事成,事事如意???。

还有最重要的一句,遇见便是缘,感恩遇见。

至此,本文章的内容就结束啦?。

注:本文转载自blog.csdn.net的Jackilina_Stone的文章"https://blog.csdn.net/wss794/article/details/145281297"。版权归原作者所有,此博客不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如有侵权,请联系我们删除。
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