你知道什麼叫“打工仔”

科學網的王孝養老師寫了一篇《博士畢業後過早自立門戶獨立科研並不見得是好事》,下面全文轉載,然後發表本人評論: 博士畢業後過早自立門戶獨立科研並不見得是好事          現在國內有種傾向,認為寒窗苦讀21或22載獲得博士學位後就該出人頭地,成為真正的科學家或專家了。國內的職稱評定體系,又給這一想法推波助瀾。在國內許多單位都規定,博士畢業兩年後即有資格晉陞副高職稱。副高在國內算專家。專家就應該理所當然的有自己的實驗室,有自己的研究生。        

nVidia GeForce系列顯卡驅動型號對應表

nVidia GeForce系列顯卡驅動型號對應表 GeForce 8xxx cards - 160 and up. GeForce 7xxx cards - 80 and up. GeForce 6xxx cards - 70 and up. GeForce FX (5xxx) cards - 70 and up. GeForce 4xxx cards - 60 and up. GeForce 3 cards - 60 and up. GeForce 2 cards - 60 and up.

映像特徵特點及其常用的特徵提取與匹配方法

常用的映像特徵有顏色特徵、紋理特徵、形狀特徵、空間關係特徵。一

Kinect開發教程六:OpenNI2簡介、安裝與VS開發環境配置

簡介      最近OpenNI2的推出,小斤也要多給部落格除除草了,並在閑暇之餘做一些範常式序。從試用幾天的經曆看,OpenNI2帶來了較大的變化:    【1】程式介面作了較大的更新。具體更新可以查看《OpenNI Migration

Kinect開發教程八:OpenNI2顯示深度、彩色及融合映像

      在《Kinect開發教程二:OpenNI讀取深度映像與彩色映像並顯示》中,小斤介紹了OpenNI讀取深度與彩色映像資料的方法,並且藉助OpenCV進行顯示。      OpenNI2在介面上與OpenNI有了較大變化,具體更新可以查看《OpenNI Migration

遠程使用Matlab

方案一:一般情況下,matlab程式是不能在遠端桌面的遠端電腦上直接啟動並執行,雙擊表徵圖會產生Terminal Licence Limited類似的問題,類似的軟體據說還有Modelsim,解決方案是用Windows NT相容模式運行程式,操作:在matlab捷徑上右鍵,依次選擇屬性,選擇相容性,選擇用Windows NT4.0相容模式運行程式,確定。方案二:

OpenCV 2.3 GPU APIs (1): Data Structures

隨手翻譯,有些刪減,只為了自己熟悉下基本介面(其實沒翻譯幾句)gpu::DevMem2D_class gpu::DevMem2D_輕量級的類,用來表示一塊在GPU全域記憶體(global memory)上分配的對齊資料。適用於需要自己寫cuda代碼的使用者使用template <typename T> struct DevMem2D_{ int cols; int rows; T* data; size_t step; DevMem2D_() :

使用異常和傳回值,Exception and Error dispose

轉自:http://blog.csdn.net/zdl1016/archive/2007/06/27/1668622.aspx 使用異常和傳回值 1.使用傳回值處理錯誤需要程式員嚴格的編程作風,程式員不論是否有這種習慣,這都是非常不希望的。 2.正確的異常處理是C++中的一個常識。異常通過發出錯誤訊號,可以讓程式碼和錯誤處理代碼分開,而且不會讓程式忽略錯誤。 3.必須瞭解使用了哪種錯誤處理方法,傳回值還是拋出異常。如果不知道,那麼你的程式肯定有問題。 4.異常是基於每個線程而提出並處理的;異常不

數字找規律

這種題也挺有意思的!題目:找規律:-2 ,-2 ,-1 ,3, 21, ( ),括弧中應該是什麼數字? 解: 首先觀察數字序列,但是很遺憾,這樣的題通常是不容易直接看出規律的,但可以肯定的是這是一個遞增序列,那麼我們先分析他們的差: à做差:-2 - -2 = 0 -1 - -2 = 1 3 - -1 = 4 21 - 3 = 18

Evaluation Criteria of Image Retrieval : Retrieval Accuracy

本文介紹映像檢索領域中一些常用的評判標準,首先的兩個是比較常用的查准率precision和查全率recall,然後介紹的是MPEG-7中推薦的方法Average Normalized Modified Retrieval Rank

3D圖形學中的數學:法向量的變換

頂點的切線向量和法向量:用來表示該頂點士如何融合到周圍的曲面中的。頂點的切線向量和法向量的變換:設M是4*4的一個變換矩陣,分以下幾種情況討論:1) 若M表示一個平移的變換,則切線向量和法線向量不變:T'=T; N'=N 。2) 若M表示一個正交矩陣,則切線向量和法向向量也滿足M變換:T'=MT; N'=MN 。2) 若M表示一個非正交矩陣,則切線向量滿足M變換:T'=MT,但是法向向量不滿足M變換。設變換法向向量所需的變換矩陣是G,則G=Trans( inverse(M) );--------

通訊和通訊有什麼區別?

      今天突然又碰到了“通訊”和“通訊”這兩個詞,以前接觸也很多,但都沒有深究其區別。今天想查一下他們兩個究竟有什麼區別,還真搜到了一些資料。儘管看了之後還是暈,但是瞭解了更多的相關內容。漢語屬自然語言,自然語言本身就具有模糊性,所以也不可能把他們的界限劃得十分清晰。找到的兩篇較詳細的資料如下: (一)通訊和通訊有什麼區別? (http://bbs.co188.com/content/416_621831_1.html)1.

抓蟲記(1)

近日瀏覽CSDN時,看到了網友貼的一個關於百度面試題的文章,其中有一道是改錯題,實際上就是找出代碼中可能存在的BUGs,這個題是這樣的:下面這段代碼是把中英文混合字串(漢字用兩個位元組表示,特點是第一個位元組的最高位為1)中的大寫字母轉化為小寫字母,請找出其中的bug,注意各種異常情況。 for (char *piterator = szWord; *piterator != 0; piterator++) {     if (*piterator & 0x80 != 0) {     

meanShift演算法介紹

meanShift,均值漂移,在聚類、映像平滑、分割、跟蹤等方面有著廣泛的應用。meanShift這個概念最早是由Fukunage在1975年提出的,其最初的含義正如其名:位移的均值向量;但隨著理論的發展,meanShift的含義已經發生了很多變化。如今,我們說的meanShift演算法,一般是指一個迭代的步驟,即先算出當前點的位移均值,然後以此為新的起始點,繼續移動,直到滿足一定的結束條件。在很長一段時間內,meanShift演算法都沒有得到足夠的重視,直到1995年另一篇重要論文的發表。該論

OpenCV_基於HOG特徵的行人檢測

OpenCV中提供了HOG的行人檢測(pedestrain detection)類。cv::HOGDescriptor類的建構函式的各參數的定義:CV_WRAP HOGDescriptor() : winSize(64,128), // detect window blockSize(16,16), // block 大小 blockStride(8,8),

sqlite3 安裝和基本指令

轉自:http://hi.baidu.com/vv1133/blog/item/8fae0df29f0cfc18b17ec573.html 安裝     $ tar zxvf sqlite-3.3.5.tar.gz    $ cd sqlite-3.3.5    $ ./configure --disable-tcl --prefix=/usr/local/sqlite3/ (後面的路徑也可省略,即安裝在預設路徑下)    $ make    $ make

字元集之間轉換_字串處理(一)

字元集之間轉換(UTF-8,UNICODE,Gb2312)特搜集了UTF-8,UNICODE,Gb2312他們3個之間的相互轉換.UTF-8:   1~3位元組可變UNICODE: 2位元組一個字元GB2312:  1位元組一個字元例子: “你”字的UTF-8編碼: E4 BD A0        11100100 10111101 10100000“你”的Unicode編碼: 4F 60            01001111 01100000按照UTF-8的編碼規則,分解如下:xxxx010

程代展:讀書、科研與人生道路

 如果把人生看作萬米長跑,考上大學大概是百米節點,博士畢業大概是千米節點。真正的人生競爭在於千米之後的漫漫長途。關於讀書讀書的重要性是無庸置疑的。大家都在讀書,但可能效果迥異。“如何讀書”本身就是一門學問。1979年諾貝爾物理學獎獲得者Glashow

Object Recognition and Scene Understanding(八)Matlab中Latent SVM model參數含義

Matlab中mat檔案model參數含義模型檔案是按照Latent SVM模型儲存文法儲存參數的,利用了查表的思想,具體細節需要參考原始論文。這樣儲存的目的好像是計算方便。1.model簡單節點內容 model.class= 'bottle'model.year= 2011model.note= 15-50-36等 2.  model有以下關鍵節點filters:[1x42 struct]  rules: {1x81 cell}symbols:[1x81 struct]  start:

Object Recognition and Scene Understanding(九)模型轉化Mat-〉XML

第一步:擷取參數其中為matlab語言1.components 個數NumComponents= length(model.rules{model.start})ncom =length(model.rules{model.start}); 2.Numberof features這個固定, = 31,model檔案中沒有記錄 3.Score threshold= model.thresh 第二步:擷取每個component的 root filter,part

總頁數: 61357 1 .... 9327 9328 9329 9330 9331 .... 61357 Go to: 前往

聯繫我們

該頁面正文內容均來源於網絡整理,並不代表阿里雲官方的觀點,該頁面所提到的產品和服務也與阿里云無關,如果該頁面內容對您造成了困擾,歡迎寫郵件給我們,收到郵件我們將在5個工作日內處理。

如果您發現本社區中有涉嫌抄襲的內容,歡迎發送郵件至: info-contact@alibabacloud.com 進行舉報並提供相關證據,工作人員會在 5 個工作天內聯絡您,一經查實,本站將立刻刪除涉嫌侵權內容。

A Free Trial That Lets You Build Big!

Start building with 50+ products and up to 12 months usage for Elastic Compute Service

  • Sales Support

    1 on 1 presale consultation

  • After-Sales Support

    24/7 Technical Support 6 Free Tickets per Quarter Faster Response

  • Alibaba Cloud offers highly flexible support services tailored to meet your exact needs.