获奖感言 能拿到这件黄色的领骑衫,心里真的非常高兴.仔细看了一下,扣子.领子.各种图案各种细节十分精致.可以说这件领骑衫既有纪念意义,又有实用意义,真的很棒. 背后的故事 其实开始接触博客的时候,我是带着懵逼又好奇的心理去成它的,不知道要怎么写,为什么要写,所以开始时我的博客颇为简略. 题目一般是给出几个关键词,然后让我们自己去找学习资料,解决问题的办法.对于这样的学习方式,我并没有能够迅速接受,并不是不能独立学习,而是没有了"官方"的资料,总是 对自己找到资料不信任. 我深知,自己并…

UPDATE: 应栋哥要求,上传了无遮挡的正面照(我的内心其实是拒绝的!(ㄒoㄒ)) 一.前言&背景 从大一上C++课程开始,栋哥就开始安利他大三的软工实践课. 时间过得飞快,大学转眼就过去一半了,我也成为了一名大三汪~ 本来以为软工的课程会如 邹欣老师 微博上的软件工程 这篇博文所展示的一般,又成为了大学生涯中的一门"水课". 然而,栋哥说不会让我们失望的!在安利的时候,说会带来结合<构建之法>.采用"做中学"(learning by doin…

引 个人感觉本次Beta冲刺最大的槽点还是--反向延长 "冲刺周期" 做的不一样很容易,做的更好才是非常困难的 遗留的问题 经历了Alpha冲刺,组内大多数同学也大都对实践感到些许厌倦:原定计划内的一些功能也都因大大小小的原因被删减掉了: 而我们的核心功能--AR扫描.识别商铺返回对应信息这样一个功能的准确率也十分堪忧,在Alpha阶段没有发现的问题也均在Alpha总结之后暴露出来: 算法端通过两个模型分别来完成检测.识别功能,这样分割模块的机制导致我们识别准确率不能达到预期较高的标准…

UPDATE:看到周筠老师的评论里的链接,那版式真的非常舒服.我想想模仿模仿他的布局来看看,虽然感觉做的也不是太好.另外对博客内容稍作修改. 一.获得小黄衫的感受 很幸运能够获得"领骑衫"达成成就.非常激动哈 :) 一开始报软工实践的时候,考虑了一小会,感觉会很忙,而且学分修够了.第1.2次作业的时候,我自己戏称我在大水班(当同学在暑假告诉我他们有作业的时候,我还悠哉地点开他们的作业链接然后再跟他互怼).不过现在发现咱班非常不水啊! 几次作业下来学到东西满满,使用博客+github带来…

<软工实践>第零次作业 - 一些QA Q&A (1)回想一下你初入大学时对计算机专业的畅想 当初你是如何做出选择计算机专业的决定的? 你认为过去两年中接触到的课程是否符合你对计算机专业的期待,为什么? 你觉得计算机是你喜欢的领域吗,它是你擅长的领域吗? 当初选择计算机专业完全是我的一厢情愿.起因是因为看了一部电影,被里面的机器人TARS完全迷住,然后热血沸腾的隐约觉得这就是我的梦想,那时候连渴望了解的东西是什么都不清楚,后来才知道叫做机器学习. 由于父母从事金融,因此直到在高考的前几个…

首先,进入千人基因组数据库的网站:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/variation/tools/1000genomes/ 如下图所示,在数据库的框框里输入我们感兴趣的SNP,比如rs608139 搜索后出现如下界面,黄色区域是我们感兴趣的SNP,红色框框是不同国家和地区在该SNP对应的频率和个数. 千人基因组数据库包括的国家和地区如下表所示. 国家 Continent Population (Abb) 中国,北京 Asian CHB 日本,东京 Asian JPT 中…

笔记本导出 看见 柴静 序 言 标注(黄色) - 位置 3 关心新闻中的人—— 标注(黄色) - 位置 36 二〇〇〇年,我还是湖南卫视“新青年”主持人, 第一章 / 别当了主持人就不是人了 标注(黄色) - 位置 45 中央电视台新闻评论部的, 标注(黄色) - 位置 231 说:“你问一个问题的时候,你期待答案么?你要不期待,你就别问了.” 标注(黄色) - 位置 339 这就是他们的生活,而我刚才在向全国人民说他们已经背着书包开始高高兴兴上学了. 第二章 / 那个温热的跳动就是活着 标注(…

1. 文献信息 题目: Learning Combinatorial Embedding Networks for Deep Graph Matching(基于图嵌入的深度图匹配) 作者:上海交通大学研究团队(Runzhong Wang ,Junchi Yan,Xiaokang Yang) 期刊:ICCV 2019 注:此篇论文篇幅较长,其中涉及图匹配等问题,为方便阅读,保留了较多关键信息. 2. 背景 这篇论文聚焦于计算机视觉领域一项历久弥新的问题:图匹配问题.在计算机视觉中,图匹配旨在利用图…

Machine Learning读书会,面试&算法讲座,算法公开课,创业活动,算法班集锦 近期活动: 2014年9月3日,第8次西安面试&算法讲座视频 + PPT 的下载地址:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7237351#t40: 2014年10月18日,北京10月机器学习班开班,全部PPT 的下载地址见:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7237351#t63: 201…

第一部分 字典学习以及稀疏表示的概要 字典学习(Dictionary Learning)和稀疏表示(Sparse Representation)在学术界的正式称谓应该是稀疏字典学习(Sparse Dictionary Learning).该算法理论包含两个阶段:字典构建阶段(Dictionary Generate)和利用字典(稀疏的)表示样本阶段(Sparse coding with a precomputed dictionary).这两个阶段(如下图)的每个阶段都有许多不同算法可供选择,每种…