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研究生的畢業設計做的是運動目標的檢測，跟蹤，陰影去除，行為分析等方面的課題，可是這方面的視頻從哪裡來呢？網上是有很多的：運動目標檢測方面的：http://www.research.ibm.com/peoplevision/performanceevaluation.html大家經常使用的PetsD2TeC1之類的視頻就出自這裡。4個室外的視頻中，有兩個視頻的運動目標會被一棵大樹遮擋，剛好可以用來做目標跟蹤。室內視頻中，從1個人到3個人都有，可以做多人的目標跟蹤。1.Outdoor

首先，電腦中只有加法器，沒有減法器，所有的減去某個數，都是通過加上某個特定的數來實現的。具體的實現原理可以從日常生活中窺知：向左轉90度與向右轉270度是相同的。這是因為，這兩個數存在下面的關係：90+270 =

這一章講的是積分的應用。幾何應用程式套件括求面積、體積、弧長之類的；物理應用的典型例子是變力作功。其實同濟的《高等數學》在這裡講的也不錯，而且提綱挈領的提出了“微元法”，就是幾何應用或者物理應用，都是那麼一種思想，現在一小段上考慮情況，然後對整個部分進行積分。這本書中，還講了一些其他的內容，面積原理的基本思想，是將每一小段的面積與積分部分的面積相比得出的一些不等式，它的作用其實在於那些矩形的求和公式往往可以看成級數求和，級數求和問題往往是比較困難的；而對應的積分有時候很好求，這樣就能利用積分的斂

這段程式來自OpenCV教程，使用copyMakeBorder函數來給映像加上邊框：#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;int main(){Mat

首先說明一點，不要被名字所誤導，優先隊列並不是一種排序餓演算法，而是一種資料結構。這個結構與一般的先入先出的隊列不同，它每次出隊的是優先順序最大的元素。當一個指定優先順序的元素入隊時，能夠很快的把它排到隊列中。把這兩個放在一起，是因為優先隊列是用堆排序的方法設計的。首先先看堆排序吧。堆是一個完全二叉樹。完全二叉樹我們之前已提過，就是它的前面是滿的，直到最後一層除外。最後一層從左邊起一直都有葉子，但是從某一個節點開始，這個節點的後面全都沒有葉子了。（用嘴說這個資料結構真費心，如果我沒說清楚，大家自

為什麼當類的成員有指標時，需要特別注意？因為當一個指標複製給另一個指標時，兩個指標指向同一個對象，使用二者之一修改指向的對象，更特殊的，如果使用一個指標刪除了對象時，另一個指標還以為對象存在，這就會造成很大的災難。通常有3種方法管理指標成員：1.常規管理。就是將一個指標複製給另一個指標，這樣做的好處是不需要額外定義複製控制，但是會出現前面所提到的問題。2.智能指標。雖然這些指標共用同一個資料，利用一個資料結構記錄了有多少指標指向這個資料。當只剩下一個指標指向這個資料時，才能進行刪除這個資料的操作

第二章講的是函數極限以及連續性的問題。但是開始卻先講了集合。的確，沒有集合、映射的概念，就沒有函數，但是拜託你第一章都可以對實數那麼囫圇吞棗的一筆帶過，這裡就不要僧裝嚴謹了吧，反正函數的概念中學也是學過的。與傳統的高等數學相比，多了一致連續性，函數的上下極限、混沌現象等內容。其中混沌現象貌似其他書裡面都沒講過，這裡也就是提了個概念。主要是證明3周期蘊含混沌的定理時，使用的都是數學分析的知識。這個取材讓我非常不解，這本書的目的，應該是以微積分為重點，快速掌握的微積分為目的的，何必講一個花裡胡哨的東

先看程式吧：（這也是我遇見的筆試題）#include <iostream>using namespace std;class Test1{public:void func(){cout<<"Test1"<<endl;}};class Test2{public:Test2(int i = 0):val(i){}void func(){cout<<val<<endl;}private:int val;};class

這一章講I/O。I/O本來是與作業系統高度相關的內容，但是這一章，卻從標準庫的角度，介紹了如何使用I/O。而把I/O的一些具體實現細節留在了最後一章中。首先需要注意的是，標準庫中的許多“函數”，都是宏，比如getchar、putchar()、tolower()等等。這樣做的目的是為了減小函數調用的開銷，想想也是，這些“函數”是對單個字元進行處理的，而電腦的輸入動輒上萬個字元，所以這樣設計，還是可以看出大牛們的高瞻遠矚。然後介紹一下已經用爛了的printf()函數，需要注意的是printf的傳回值

幾種排序演算法的比較：排序方法平均情況最好情況最壞情況輔助空間穩定性直接插入O(n^2)O(n)O(n^2)O(1)是希爾O(nlogn)~O(n^2)O(n^1.3)O(n^2)O(1)否冒泡O(n^2)O(n)O(n^2)O(1)是快速O(nlogn)O(nlogn)O(n^2)O(nlogn)~O(n)否簡單選擇O(n^2)O(n^2)O(n^2)O(1)是堆排序O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)O(1)否歸併O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)O(n)是

第三章講的是與導數相關的內容。首先是如何定義並計算導數，其次講了羅爾、拉格朗日、柯西三大中值定理。亮點是在後面又講了Darboux定理，即導函數的界值性以及無第一類間斷點。但是在我的印象中，利用中值定理證明存在性是一類題型，本科的高數老師還給我講過建構函式的技巧，但是這裡老師卻全然不提，未免有些遺憾。可能按照作者的觀點，有了Taylor定理之後，大部分能用中值定理做的題，Taylor定理都能做，所以對這裡的技巧就要求的低了一些吧。然後利用導數討論了單調性、極值、凸性。亮點是其中的幾個例子，書上給

對於某些類，我們可能需要定義1個全域對象。比如，我們想定義一個整形資料，來記錄一個類的某個函數調用的次數，或者統計一共建立了多少個這個類的對象。之前只能通過全域對象來實現，但是這樣做有一個明顯的缺點：全域對象會破壞類的封裝特性，任何代碼都可以修改這個全域對象，這是很不安全的。因此，C++中引入了類靜態成員，這個成員用static修飾。有一點念需要明確：static對象並不是某個類的成員，而是這個類共有的。如果我們把它設為私人成員，那麼類外的函數就不能對它訪問，從而實現了封裝。先看一個簡單的程式：

這一章與其說是UNIX系統介面，不如說是向你展示C語言是如何與UNIX緊密結合的。書中通過3個例子—編寫標準庫函數fopen、malloc與free和ls命令，向我們展示了如何實踐C語言，而不是編寫hello,world。不過很可惜，由於自己不是Unix系統，例子都不能親手實踐一下，感覺很是遺憾。書中的例子就不說了，因為C語言本身並沒有規定標準庫要寫成什麼樣。但是作者向我們提供了一種可取的辦法。也許要編寫漂亮的程式，使用對照其他的標準庫，或者其他高水平的開原始碼，是一種快速提高的途徑吧。

今天面試被問住了，很慚愧啊，回來上網查了一下思路。自己寫了點程式。1.如何判斷是否有環？如果有兩個頭結點指標，一個走的快，一個走的慢，那麼若干步以後，快的指標總會超過慢的指標一圈。2.如何計算環的長度？第一次相遇（超一圈）時開始計數，第二次相遇時停止計數。3.如何判斷環的進入點：碰撞點p到連接點的距離=頭指標到連接點的距離，因此，分別從碰撞點、頭指標開始走，相遇的那個點就是連接點。為什麼呢？需要一個簡單的計算過程：（1）當fast與slow相遇時，show肯定沒有走完鏈表，而fast已經在還裡走

第四章主要講的泰勒公式，分為3種，帶皮亞羅餘項的，帶拉格朗日餘項的，和帶柯西餘項的。前者是在某一點展開的，後者二者是在一段區間內展開的。皮亞諾餘項給出的是無窮小的階，比較適合用來求極限：就是把分子分母都用泰勒公式展開，然後通過多項式的加減算出極限。而且這裡有一些技巧，比如展開到多少階，多項式相乘以後的高階如何忽略等等。拉格朗日和柯西餘項給出的都是具體的運算式，可以通過餘項來估算展開的誤差。這三種泰勒公式中，必須要熟記一些常用函數的邁克勞林展開式，很有用。利用泰勒公式，可以匯出一個判斷一個點是否為

我們應該如何對待經典？首先要給它一個合理的定位，這不是一本入門書籍，也不是一門講述如何避免C的一些常見錯誤的書籍，而是一本提高自己對C語言認識的書籍。僅僅使用了不到300頁，就把C語言的方方面面展現的淋漓盡致。作者通過這本書，向人們展示了C語言能夠做什麼。同事作者試圖向人們傳達的這樣一種態度：程式要寫的短小漂亮！也許這與工業化生產要求的代碼正常化有一定差距，但這代表了科學家的一種追求卓越的態度。不得不佩服作者取材的匠心獨具。在書中穿插了sell排序、快速排序，折半尋找、雜湊表、二叉樹、鏈表等等資

空域濾波按照對像素的操作方法，可以分為兩類：線性濾波（低通、高通、帶通）和非線性濾波（最大值、最小值、中值）按照影像處理的效果，可以分為平滑濾波和銳利化濾波。“線性濾波”這個概念其實是從訊號與系統裡面借用過來的。輸入訊號通過一個線性系統時，輸出的結果是輸入訊號與系統時域衝擊響應的卷積。而在影像處理中，則使用模板對像素（及其周圍像素）進行線型加權運算，權值取決於模板的像素值。運算方法與卷積類似，所以就稱為濾波了。非線性濾波自然進行不是線性運算了。由於沒有貼公式，所以可能大家對文字的解釋不是很理解，

這一部分內容原見於第二版教材的第五章，但是第三版改版以後，做了很大的改動：將拉格朗日插值放在了附錄中，刪去了多項式的Bernstein表示，將函數的Bernstein多項式放在了第15章，刪去了Bernstein多項式的保型性和磨光性兩個性質。先說什麼是插值：就是當你有n+1個離散的資料點，想利用這些資料點“反構造”一條曲線的方法。（插值意味著把離散的資料點之間的空隙填滿）。最簡單的想法就是，用直線把這n+1個點依次相連就可以了。這的確是一種簡單而又有效地插值方法，稱為“線性插值”。但是這個方法

我聽說過很多經典書都被翻譯毀了，比如《C++編程思想》，《數位影像處理》等等，罵聲一片。我在看《數位影像處理》的時候，也發現了的確翻譯的很一般，很多問題不懂了還得去看原版書。但是大多數時候，這裡的錯誤並不是那種概念性的錯誤，而是語言本身造成的。換句話說，如果讓我翻譯，我也會那樣翻譯，然後再加上注釋，這樣才能更好的讓讀者理解。我之前學opencv的時候，自己嘗試著翻譯了《OpenCV 2 Computer Vision Application Programming

我是實打實的通訊專業，從本科上到了研究生。畢業以後從事的是IT行業，恰好現在有一個與通訊相關的項目，我便藉著剛入行，自己啥都不會的現狀，吐槽一下專業的一些弊端：首先吐槽的是我們對於《通訊原理》的學習，誠然，學習通訊原理需要很強的數學功底，尤其是當你需要分析一個通訊系統的效能的時候，但是在你分析它之前，拜託你先能搭建起來通訊系統吧？可現實是，不管是通訊原理的課本，還是通訊方面的論文，都在強調為什麼這樣做，但是最後卻很少有人能展示一個完整的例子：簡單的通訊系統是如何?的？比如基帶訊號都是複數，怎麼處