无题

最新推荐文章于 2018-05-27 22:13:11 发布
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#迷惑

本文回忆了作者在大学时期编程学习的经历与趣事，包括因认知局限而在论坛提出幼稚问题而遭到嘲笑的故事，以及从中学到的认知局限性的教训。

有两个记忆中比较深刻的事情分享下.

  1. 前段时间在知乎上看到一个关于Visual Studio 与XCode 两个IDE哪个更强的提问, 答题者几乎均将喜好偏向了VS(毕竟vs是宇宙第一IDE嘛). 但是有一位答主看到VS被称为宇宙第一IDE后很不服气, 说自己的公司就是开发IDE的, 每套IDE能卖50K美刀. 为了说明自己公司的IDE有多么厉害, 答主还特意列举了好几个自家IDE值得一提的特性. 但是我一瞧,全是VS在2010版本就有的功能 …

  2. 那一年的我还在上大学,刚刚通过计算三级考试. 写了不少C语言的简单算法,觉得自己的编程水平厉害得不得了, 春风得意之时. 我到某论坛提了一个很弱智的问题. ” 我已经会C语言了, 请问我如何写一个远程控制程序?”, 当时的回复被各种嘲笑,我还很不服气,想我C语言这么厉害, 要写一个远控又怎么了.

由于第一件事情, 我很自然想到了第二件事情, 生活中类似的事情还出现过不少. 有的时候我会被自己的认知所迷惑.以固有思维去判断眼前发生的一切, 就好比古人说的一叶障目不见泰山. 只是我们有时候太过自信, 没有发觉罢了.

无题：idetest
02-25
Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 有关更多信息，请参见有关的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！... 如果您对构建工具和配置选择...
无题　
05-18 362
一只猫在夜的路灯下阴影中小跑 我站在楼上撕着裂口唇的皮 女人美丽的肥臀 转过来是一男子 打过去的电话没人接 对方用我的声音在回答 夜是巨兽吐出的舌头 我们在梦魇中酣然入睡 遥远的年代 此刻和我一样心情的人 已经忘了曾经的对话 那...
最新部编版九年级上册语文无题ppt课件_精美学习课件ppt
11-23
根据给定文件的信息，我们可以从中提炼出多个相关的知识点，包括对李商隐及其作品《无题》的深入分析。下面将详细展开这些知识点。 ### 一、李商隐及其诗歌创作背景 李商隐（约813-约858），唐代著名诗人，与杜牧...
【《无题,席慕容》阅读及答案】 无题席慕容阅读答案.docx
11-13
【《无题,席慕容》阅读及答案】这篇文章主要探讨的是不同代际间的乡愁情感。席慕容在文章中描述了自己对故乡的深深眷恋，而她的孩子们却并未受到同样的“血脉”包袱影响，他们对母亲的乡愁持有一种理解和宽容的态度...
【《无题》,阅读训练题及答案】无题阅读题答案.docx
11-13
在探究生命的意义与本质时，人们常常会迷失于纷繁复杂的思绪与情绪之中，如同林清玄在其著作《无题》中所述，他与禅师的对话揭示了人生简化的真谛：饥饿时吃饭，困倦时睡眠。然而，这一简单的行为背后，隐藏着深刻的...
《无题》李商隐 赏析和答案.pdf
10-31
《无题》是唐代著名诗人李商隐的代表作品之一，此诗以无题为名，却蕴含着深邃的情感和丰富的艺术手法，成为中国古典文学中广为传颂的佳作。李商隐用其独特的文学才华，将个人的情感体验转化为普遍的情感共鸣，使得...
禅宗与道教
pcd的博客
06-30 1963
相传释迦摩尼在灵山会上，对着百万人天，默然无语，只轻手拈花，环视一转，大弟子摩诃迦叶会心一笑便得释迦微妙法门的真传。摩诃迦叶为印度禅宗第一代祖师，传到第十八代菩提达摩大师见东方有大乘气象，便渡海往东。到广州上岸遇梁武帝语不投机，北行止于嵩山少林寺，面壁而坐。后遇神光慕名而至，断臂求道，遂传于第二代祖师神光。直至慧能听到金刚经“应无所往而生其心”后大彻大悟，受五祖亲授衣钵为六祖。
摆脱软件作坊
pcd的博客
01-15 1112
背景作为一名从事软件开发六年的程序员. 我觉得软件开发方法论是我当下不得不面对和深思的问题. 自己是半路出家,也许对整个行业的认知也不如一些从业者那么敏感. 从业这几年中本人遇到不少公司,对开发的态度也是大相径庭. 但这与公司的规模并没有太直接的因果关系(当然我这里说的”公司”主要是中小型企业).在如今这个时代背景下,中国以及中国的IT企业正一步一步与世界接轨. 我不太清楚一个真正国际企业的状况,
与时代脱节
pcd的博客
07-31 944
与时代脱节我是一个与时代脱节的人，这个事实不需要谁告诉我。但是我没有想到脱节得如此厉害。 今天我怀着比较无聊的心情打开了gitcafe.com ，结果发现这网站已经被coding收购。 而我又手贱抱着玩一玩的心态，发现上面竟然有个WebIDE， 那用着简直太赞了，像php/ruby之类的脚本，根本不用本机部署环境，直接在云上跑。 这一切看得我傻眼 …在经历了三年多的隔离网络开发工作后，我
不合格的程序
pcd的博客
09-24 632
最近维护前同事的一个小程序。该程序于2014年年底便完成了编码工作，并在2015年在实际环境部署过程中维护了差不多半年。 我作为该项目直接管理人，并没有详细了解这子项目内部的东西。而2015年的维护基本是该同事一个人陪着用户在修改，我也没有管详细的过程。只记录了下程序存在的比较严重的BUG。 该同事今年初离职。离职前，我问之前那些BUG修改得如何。他说所有BUG都已经修改完，没有新BUG了。由
真伪需求
pcd的博客
05-27 539
记得之前做过一个外包项目，甲方是一家大型的国有企业。项目负责人从甲方那里采集需求，将需求整理成文档，然后做出软件原型界面给甲方负责人看，最后就在甲方的同意之下，集中开发了一年左右。 弄个出了一个我们认为可以用的版本。随后我被派去用户现场部署试用（用户不是我们的甲方，是甲方的甲方），才发现一个难过的事实：我们开发的版本离用户期望的差得太远，甚至被断定为不能使用。当然，最终我们交给了用户一个能接受的版...
新年新BUG
pcd的博客
01-01 472
新年的第一天清晨便接到用户的电话，程序跑不起来了。电话沟通了半天才发现修改系统时间就没问题。   后来接二连三收到用户出问题的消息，whats wrong? 难道程序引入了一个“千年虫“的bug？
永恒之道
pcd的博客
08-13 459
当我的角色还是一名学生的时候，其实我是拒绝看书的。 在大学快毕业的时候，突然对计算机的狂热，让我逐渐翻开书本，找寻那片不一样的天空。刚开始只是计算机方面的，后来延伸到小说、社科、历史、体育。阅读面越来越宽的同时，我在不少书中也受益匪浅。
简单即完美
pcd的博客
07-23 406
记得第一次在项目组中独立设计一个功能时，我花了很多时间组织业务模块，然后又花了将各个类的交互图、类图。全部搞定后，又手把手编写了全部源码。 最后找人维护时候，发现每次都要解释很久才能将我的想法说清楚。  当时并没有意识到是哪里出了问题。    首先我的设计是可行的，这是在源码中实现就能够说明的。其次，类之间的耦合并不高，每个类都各司其事，真正依赖的是接口之间的依赖关系。    业务流程呢，本身
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12-31
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12-31
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最新发布
12-31
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opencv无题识别
12-08
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景，以下是一些常见的物体识别方法和技术： 1. **特征提取与匹配**： - **SIFT（尺度不变特征变换）**和**SURF（加速稳健特征）**：这些算法用于检测和描述局部特征，能够在图像中识别出相同的物体，即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB（定向快速旋转BRIEF）**：一种快速的特征检测和描述算法，适用于实时应用。 2. **模板匹配**： - 通过在图像中滑动一个模板（已知物体的图像），并计算模板与图像区域的相似度，来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**： - **支持向量机（SVM）**：用于分类和回归分析，可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络（CNN）**：深度学习模型，特别适合处理图像数据，能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**： - **Haar级联分类器**：基于积分图和AdaBoost算法，用于实时人脸检测。 - **YOLO（You Only Look Once）**和**SSD（Single Shot MultiBox Detector）**：实时目标检测算法，能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**： - **Mask R-CNN**：在目标检测的基础上，进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具，可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用OpenCV进行模板匹配： ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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