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  • 合群,往往是一群人的狂欢,而成长,更需要的是一个人的孤单。 3 马尔克斯在《百年孤独》中说,生命从来不曾离开过孤独而独立存在。无论是我们出生,我们成长,我们相爱,孤独犹如影子一样,存在于生命...

    人生路上,最不需要的就是合群

    96
    Angela在悉尼 94d76265 aab1 4559 8d12 1da9f6be21ce
    2017.09.23 20:00* 字数 2968 阅读 6724 评论 69

    1

    一位大学生读者,在后台给我留言,说他现在上的学校一般,很不满意现状,想努力改善目前的状态,但身边的同学要么沉迷于玩王者荣耀,天天拉他一起打游戏,要么胡吃海塞,根本无心学习。

    他觉得浪费时间,但如果拒绝加入他们,自己就变得格格不入,友谊也难以为继。

    他说,我不喜欢凑热闹,喜欢一个人做事情,看书上课,也喜欢一个人复习功课。

    独来独往的他,却被认为是不合群,被同宿舍的人嘲笑。

    合群,本质上是在找寻一种归属感。

    但事实告诉我们,当这种归属感发展过头,就可达到一种可怕的“忘我”境界,会使人在从众心理的推动下,忘记自己个体的追求和目标,从而曲意迎合,直至失去了自我判断。

    作家刘同说过,不合群是表面的孤独,合群了才是内心真正的孤独。

    这种合群,其实是放弃了自我追求,是浪费时间走向平庸,也是给自己的惰性,找一个出路。

    2

    我的朋友小颜,对此深有体会。

    多年前,她的本科是在一个三线小城市,念一所不知名的三本院校。

    一个宿舍6个人,其中三位女生都是逛街恋爱咖,还有一位是打工狂人,每天神龙不见首尾的兼职挣钱。只有她和另外一位女生静,一直埋头复习功课,苦练英语。

    她们俩年年都能拿到奖学金,但拿到奖学金后,请宿舍同学吃饭,也换不来其他人的理解和友谊。

    舍友酸溜溜的说:瞧,就你们厉害。甚至还有人在背后,偷偷给她们起外号:“四眼傻女”,言外之意,是只会学习、不谙世事的傻姑娘。

    她们越努力,在其他人的眼里,越是异类。

    后来,小颜和静都考取了名牌大学的研究生。如今,她在北京机关当公务员,静则在上海外企工作。

    她们和原先的同学之间,从当初的不合群,到如今的越走越远,差的不只是空间距离,更是越来越遥不可及的认知和层次分别。

    合群,往往是一群人的狂欢,而成长,更需要的是一个人的孤单。

    3

    马尔克斯在《百年孤独》中说,生命从来不曾离开过孤独而独立存在。无论是我们出生,我们成长,我们相爱,孤独犹如影子一样,存在于生命一隅。

    不合群的孤独背后,历练的是能力,才是真正的成长。

    有多少人,整日忙着融入一个又一个的圈子,害怕自己落单,担心自己不被其他人认可,但这些盲目的融入,付出的是无效的时间与精力成本,也是无法面对真实自我的表现。

    多年前,我先生曾就职于一家知名大企业,工作体面,收入稳定,但工作清闲,他名校计算机硕士的背景,应付工作绰绰有余。

    公司福利很好,到点下班后,同事们还常常一起聚餐、K歌,日子过得自在逍遥。

    但慢慢地,他觉得这样的日子,无异于温水煮青蛙,继续下去,自己的专业会荒废,事业也毫无挑战和前景可言。

    下班后,他开始推掉饭局,回去自学英语,啃专业书籍,泡英文论坛和全世界各地的大牛们,切磋取经。

    有同事看不惯,揶揄他:都毕业了,不跟大家一起玩,继续当书呆子吗?

    他不为所动,依然坚持不懈,慢慢地,英语和专业能力都突飞猛进,得到明显提高。

    后来,当收到一家美国公司驻新加坡亚太总部的工作Offer时,周围再也没有人笑话他。

    而现在,原来的那家大企业已经被另一家公司合并,原先的部门被撤,那些老同事们,能力强一些的,被调到其它部门,而更多人,只能自动离职,去寻求新的出路。

    一位四十多岁的老同事,目前还辗转在求职路上,日子过得艰难无奈。

    成长路上,最不重要的就是合群,与其花费大把大把的时间心力,去打点所谓的人脉关系、圈子资源,不如尽你所能,提升自己的价值。

    为自己增值,才是你的必修课。当你有了价值和能力,人脉和资源会自动来找你。

    4

    不适合自己的圈子,不要强融,难为了别人,也是一定程度上的作践自己。

    经典美剧《老友记》里有一集,刚入职场的菜鸟Rachel,发现她的上司一直偏爱另一位同事,好差事都优先分配给对方。

    后来,她了解到,这两个人有一个共同爱好—抽烟,上司的很多决定,就是两人在去办公室外面一起抽烟闲聊时,做出来的。

    于是,为了打入她们的抽烟二人组圈子,从不吸烟的Rachel,开始尝试吸烟,得以加入她们的秘密八卦时间。

    勉强聊了几句后,两人告诉Rachel,除了吸烟,她们还喜欢一起吸大麻及其它更刺激的东西,并暗示她一起加入。

    Rachel落荒而逃,也从此断了强融这个圈子的念想,专心于工作。

    后来,她不再被混圈子所扰,致力于提高自己的业务能力,很快不仅赶超了同事,还将那位公私不分的女上司,取而代之,自己当上了主管。

    职场上的合群,也是很多职场人都需要面对的问题,办公室里的合群,有必要,但合对了群,才更重要。

    玩过俄罗斯方块游戏的人,都有这个经验:屏幕上方落下的小方块,一旦和底下的方块融合到一起,它就会消失不见,变得整齐划一。

    也就是说,太合群,你就会失去特色,直至消失。

    而同样的,落下的小方块,如果无法融入,就会一直堆积到屏幕顶部,那么游戏也会Game Over。

    如果我们一直不合群,游戏也就无法继续。

    所以,我们与群体之间的关系,应该把握好一个点,既不脱离群体,也不背离自己。

    成熟的人,不会为了显示自己的特立独行,而刻意远离人群,但心中对自己的能力和定位,会有一份清醒理智的认知。

    别人的要求和期望,适合自己的,就尽力完成;不适合的,也有能力拒绝。可以合群但不要轻易为伍,跟从你的内心,命运才能不为别人所左右。

    5

    很多人追求合群,是认为合群的人,情商都不会差。而不合群的人,则是孤僻的人。

    但事实真的是这样吗?

    畅销书《情商》一书的作者,美国人丹尼尔·戈尔曼认为,“情商就是管理情绪的能力。”

    他将情商的核心因素分成五部分,并按照先后顺序划分主次,其中包括:自我意识、自我控制情绪、自我激励、认识他人情绪、和管理人际关系。

    这其中的第一要素,是自我意识、认识自身情绪的能力。要先有自我定位,才谈社交,接下来的社交效果才能水到渠成。

    很多人却被所谓高情商的魅力而迷惑,认为高情商,就是要迎合、逢源,甚至人云亦云。

    但实际上,情商是围绕情绪展开的,是对自己和他人情绪的识别、调节、利用,最终目的是为了激励和调节自己的行为。

    很多外人眼中所谓情商低的人,情商并不低,他不过是在坚持不懈的追求自己的高标准。

    他不会为了将就、凑合而刻意合群,有自己批判性的思维能力,这才是真正的高情商。

    只有这样,他清晰明确的人生目标,不会被人情所累,也不会被外界和环境无端干扰。

    《奇葩说》第四季有一期的辩题是,“颠倒黑白的愚人水,所有人都喝了,你要不要喝?”

    高晓松选择了不喝。

    他说:你喝了愚人水,那么就是融进了这个集体,但融进去,也就化了,连核都没有。

    那么喝水的意义何在呢?

    喝完了,你连自己是谁都不知道了。

    如果你优秀上进,有企图心,周围的人却混吃等死,碌碌无为,这样的群,不仅不要合,还要离得越远越好。

    格格不入,才是能让你保持清醒、持续成长的最大底牌。



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  • 从2009年4月开始,我在CSDN论坛上经常回答问题,希望在java版挣30000专家分,这是我的一个小小的目标。当然了,这样的目标也没有什么实际价值,只是给自己一个改变生活方式的开端。目前,我的目标完成2/3,但如果有...

    从2009年4月开始,我在CSDN论坛上经常回答问题,希望在java版挣30000专家分,这是我的一个小小的目标。当然了,这样的目标也没有什么实际价值,只是给自己一个改变生活方式的开端。目前,我的目标完成2/3,但如果有留意我的朋友,可能会发现我在论坛活动的越来越少,在博客的活动越来越多。

    为什么?
    因为我发现我需要一种更高效的方式来做这件事儿。

    什么事儿?
    当然是帮助新人,同时在这个过程中寻找自己的兴趣点。

    在论坛中回答问题,很耗时间,而且比较郁闷的有两点:
    1、经常回答重复的问题。
    2、有些问题掰扯不清。

    很多提问帖反映出一个共同的问题,那就是新手在学习过程中需要系统的帮助, 所以,与其一个个问题的回答,还不如我制定一个学习计划,让有兴趣的朋友们参与进来共同学习, 这样大家可以互相借鉴,共同进步,真正掌握了知识,很多问题自然就不存在了。

    这个学习计划我已经考虑了一个多月的时间了, 现在缺的是配套环境, 我正在向CSDN申请一个群组,以便参与者能够有个交流心得的地方, 另外如果参与的人多,我会再筹备一个大的QQ群。

    等万事俱备的时候,我会正式宣布这个计划。 任何对此计划感兴趣、想学习,或者想帮助别人学习的朋友们,欢迎您的关注(因为目前还没法加入,只能先关注,呵呵)!

    自助、互助,共同进步! 如果您认同我的理念,请让更多的人知道它。 谢谢!

     

    ---

     

    这是我“技术族谱”构思的第一步实践,在没有足够的力量去实现一个系统来支撑我的想法时,先研究学习过程和整理相关知识,做一些利人利己的实事,逐渐积蓄力量吧。

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  • 郑重声明:本文是对'武科大IT交流'的目的和具体措施等事项和问题的解说, 暂时由Fans.Lei(240370818)独自完成,参考了小闫和悠浪等好友的看法。 本文面向的对象主要是武科大IT。 1.名称 武科大IT交流...
    郑重声明:本文是对'武科大IT交流群'的群目的和具体措施等事项和问题的解说,
    暂时由Fans.Lei(240370818)独自完成,参考了小闫和悠浪等好友的看法。
    本文面向的对象主要是武科大IT人。

    1.群名称
    武科大IT交流群
    2.群号码
    152787587
    3.面向人群
    武科大从事IT行业的同学,对技术水平没有太高的要求。
    4.群口号
    你我互助,多方共赢。
    5.群目的
    a.武科大从事IT行业的同学交流技术。
    b.互帮互助,共同进步,多方(你我他)共赢。
    6.可能出现的问题
    a.技术不限于C/C++/Java等具体语言,不能让语言限制我们的眼界。
    b.理想情况是提倡“互帮互助”,而非单方面提供援助,互助才能持久。
    c.主要是交流技术,非技术问题应当少点。
    d.该私聊的尽量不要在群里聊。
    e.提问题时,最好能将问题的背景或上下文简要描述出来,这样方便其他人更快地了解你的问题。
    7.禁止事项
    a.经常发表或散播消极言论,比如程序员很苦逼,没有前途之类的。
    b.谩骂或者侮辱其他群成员。
    c.经常灌水。
    8.具体措施 (为了实现武科大IT人多方共赢的目标,群成员可以实施包含但不限于以下措施)
    a.写作技术文章或者软件等原创作品,上传到群共享。
    也可以上传有转载权限的其它内容。
    b.在有空时,解决其他群成员提出的问题。
    c.直接在群里分享信息,比如发现了一个很好使用的工具或软件。

    9.行胜于言!
    还望大家多点具体行动,共同努力!(*^__^*)

    @Fans.Lei 2012-5-16
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  • 点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第时间送达导读旷视科技&中科院对单阶段目标检测中的FPN进行了重思考,采用级特征进行检测替换复杂的特征金字塔来解决优化问题,提出了YO...

    点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”

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    导读

    旷视科技&中科院对单阶段目标检测中的FPN进行了重思考,采用一级特征进行检测替换复杂的特征金字塔来解决优化问题,提出了YOLOF。该方法取得了与RetinaNet相当的性能且推理速度快2.5倍。

    paper: https://arxiv.org/abs/2103.09460

    code: https://github.com/megvii-model/YOLOF

    本文是旷视科技&中科院孙剑团队在单阶段目标检测方面一次突破性的创新,它针对单阶段目标检测中的FPN(特征金字塔)进行了深入的分析并得出:FPN最重要的成分是分而治之的处理思路缓解了优化难问题。针对FPN的多尺度特征、分而治之思想分别提出了Dilated编码器提升特征感受野,Uniform Matching进行不同尺度目标框的匹配;结合所提两种方案得到了本文的YOLOF,在COCO数据集上,所提方案取得了与RetinaNet相当的性能且推理速度快2.5倍;所提方法取得了与YOLOv4相当的性能且推理速度快13%。

    Abstract

    本文对单阶段目标检测中的FPN进行了重思考并指出FPN的成功之处在于它对目标检测优化问题的分而治之解决思路而非多尺度特征融合。从优化的角度出发,作者引入了另一种方式替换复杂的特征金字塔来解决该优化问题:从而可以仅仅采用一级特征进行检测。基于所提简单而有效的解决方案,作者提出了YOLOF(You Only Look One-level Feature)。

    YOLOF有两个关键性模块:Dilated Encoder与Uniform Matching,它们对最终的检测带来了显著的性能提升。COCO基准数据集的实验表明了所提YOLOF的有效性,YOLOF取得与RetinaNet-FPN同等的性能,同时快2.5倍;无需transformer层,YOLOF仅需一级特征即可取得与DETR相当的性能,同时训练时间少7倍。以 大小的图像作为输入,YOLOF取得了44.3mAP的指标且推理速度为60fps@2080Ti,它比YOLOv4快13%。

    本文的贡献主要包含以下几点:

    • FPN的关键在于针对稠密目标检测优化问题的“分而治之”解决思路,而非多尺度特征融合;

    • 提出了一种简单而有效的无FPN的基线模型YOLOF,它包含两个关键成分(Dilated Encoder与Uniform Matching)以减轻与FPN的性能差异;

    • COCO数据集上的实验证明了所提方法每个成分的重要性,相比RetinaNet,DETR以及YOLOv4,所提方法取得相当的性能同时具有更快的推理速度。

    Introduction

    本文主要针对单阶段检测器中的FPN的两个重要因素进行了研究,作者以RetinaNet为基线,通过解耦多尺度特征融合分而治之进行实验设计。作者将FPN视作多输入多输出编码器(MiMo,见下图),它对骨干网络的多尺度特征进行编码并为后接的解码器提供多尺度特征表达。

    为进行更好的对比分析,作者设计了MiMo、SiMo、MiSo、SiSo等四种类型的解码器,见上图。令人惊艳的是:SiMo编码器仅仅采用C5特征且不进行特征融合即可取得与MiMo编码器相当的性能,且性能差异小于1mAP。相反,MiSo编码器的性能则出现了显著下降。这个现象意味着:

    • C5包含了充分的用于检测不同尺度目标的上下文信息,这促使SiMo编码器可以取得与MiMo相当的结果;

    • 多尺度特征融合带来的收益要远小于分而治之带来的收益,因此多尺度特征融合可能并非FPN最重要的影响因素;相反,分而治之将不同尺度的目标检测进行拆分处理,缓解了优化问题。

    Cost Analysis of MiMo Encoders

    如前所述FPN的成功在于它对于优化问题的解决思路,而非多尺度特征融合。为说明这一点,作者对FPN(即MiMo)进行了简单的分析。

    以RetinaNet-ResNet50为基线方案,作者将检测任务的流水线分解为三个关键部分:骨干网络、Encoder以及Decoder。下图给出了不同部分的Flops对比,可以看到:

    • 相比SiMoEncoder,MiMoEncoder带来显著的内存负载问题(134G vs 6G);

    • 基于MiMoEncoder的检测器推理速度明显要慢于SiSoEncoder检测器(13FPS vs 34FPS);

    • 这个推理速度的变慢主要是因为高分辨率特征部分的目标检测导致,即C3特征部分。

    基于上述分析,作者期望寻找另一种解决优化问题的方案,且保持检测器简单、精确、快速。

    Method

    受上述目标驱动以及新发现:C5特征包含足够的信息进行大量目标检测,作者尝试用简单的SiSoEncoder替换复杂的MiCoEncoder。但是,这种简单的替换会带来显著性的性能下降(35.9mAP vs 23.7mAP),见上图。对于这种情况 ,作者进行了仔细分析得出SiSoEncoder性能下降的两个重要原因:

    • The range of scales matching to the C5 feature's receptive field is limited

    • The imbalance problem on positive anchors

    接下来,作者将针对这两个问题进行讨论并提出对应的解决方案。

    Limited Scale Range

    识别不同尺寸的目标是目标检测的一个根本挑战。一种常见的方案是采用多级特征。在MiMo与SiMoEncoder检测器中,作者构建了不同感受野的多级特征(C3-C7)并在匹配尺度上进行目标检测。然而,单级特征破坏了上述游戏规则,在SiSoEncoder中仅有一个输出特征。

    以下图(a)为例,C5特征感受野仅仅覆盖有限的尺度范围,当目标尺度与感受野尺度不匹配时就导致了检测性能的下降。为使得SiSoEncoder可以检测所有目标,作者需要寻找一种方案生成具有可变感受野的输出特征,以补偿多级特征的缺失。

    在C5特征的基础上,作者采用堆叠扩张卷积方式提升其感受野。尽管其覆盖的尺度范围可以在一定程度上扩大,但它仍无法覆盖所有的目标尺度。以上图(b)为例,相比图(a),它的感受野尺度朝着更大尺度进行了整体的偏移。然后,作者对原始尺度范围与扩大后尺度范围通过相加方式进行组合,因此得到了覆盖范围更广的输出特征,见上图(c)。

    上图给出了采用本文所提SiSoEncoder结构示意图,作者称之为Dilated Encoder。它包含两个主要成分:Prejector与Residual Block。投影层采用 卷积,然后采用 卷积提取上下文语义信息(作用类似FPN);然后堆叠四个不同扩张因子的残差模块以生成多感受野的输出特征(覆盖所有的目标尺度)。

    Imbalance Problem on Positive Anchors

    正锚点的定义对于目标检测中的优化问题尤其重要。在基于锚点的检测方案中,正锚点的定义策略主要受锚点与真实box之间的IoU决定。在RetinaNet中,如果IoU大于0.5则锚点设为正。作者称之为Max-IoU matching

    在MiMoEncoder中,锚点在多级特征上以稠密方式进行预定义,同时按照尺度生成特征级的正锚点。在分而治之的机制下,Max-IoU匹配使得每个尺度下的真实Box可以生成充分数量的正锚点。然而,当作者采用SiSoEncoder时,锚点的数量会大量的减少(比如从100K减少到5K),导致了稀疏锚点。稀疏锚点进一步导致了采用Max-IoU匹配时的不匹配问题。以下图为例,大的目标框包含更多的正锚点,这就导致了正锚点的不平衡问题,进而导致了检测器更多关注于大目标而忽视了小目标。

    为解决上述正锚点不平衡问题,作者提出了Uniform Matching策略:对于每个目标框采用k近邻锚点作为正锚点,这就确保了所有的目标框能够以相同数量的正锚点进行均匀匹配。正锚点的平衡确保了所有的目标框都参与了训练且贡献相等。在实现方面,参考了Max-IoU匹配,作者对Uniform matching中的IoU阈值进行设置以忽略大IoU负锚点和小IoU正锚点。

    YOLOF

    基于上述解决方案呢,作者提出了一种快速而直接的单级特征检测框架YOLOF,它由骨干网络、Encoder以及Decoder构成,整体结构如下图所示。

    • BackBone。在所有模型中,作者简单的采用了ResNet与ResNeXt作为骨干网络,所有模型在ImageNet上与训练,输出C5特征该通道数为2048,下采样倍率为32;

    • Encoder。在这部分,作者参考FPN添加了两个投影层,将通道数降到512,然后堆叠四个不同扩张因子的残差模块;

    • Decoder。在这部分,作者采用了RetinaNet的主要设计思路,它包含两个并行的任务相关的Head分别用于分类和回归。作者仅仅添加两个微小改动:(1) 参考DETR中的FFN设计让两个Head的卷积数量不同,回归Head包含4个卷积而分类Head则仅包含两个卷积;(2) 作者参考AutoAssign在回归Head上对每个锚点添加了一个隐式目标预测。

    • Other Detail。正如前面所提到的YOLOF中的预定义锚点是稀疏的,这会导致目标框与锚点之间的匹配质量下降。作者在图像上添加了一个随机移动操作以缓解该问题,同时作者发现这种移动对于最终的分类是有帮助的。

    Experiments

    为说明所提方案的有效性,作者在MS COC数据集上与RetinaNet、DETR、YOLOv4进行了对比。

    上表给出了所提方法与RetineNet在COCO数据集上的性能对比。从中可以看到:

    • YOLOF取得了与改进版RetinaNet+相当的性能,同时减少了57%的计算量,推理速度快了2.5倍;

    • 当采用相同骨干网络时,由于仅仅采用C5特征,YOLOF在小目标检测方面要比RetinaNet+弱一些(低3.1);但在大目标检测方面更优(高3.3);

    • 当YOLOF采用ResNeXt作为骨干网络时,它可以取得与RetinaNet在小目标检测方面相当的性能且推理速度同样相当。

    • 经由多尺度测试辅助,所提方法取得了47.1mAP的指标,且在小目标方面取得了极具竞争力的性能31.8mAP。

    上图给出了所提方法与DETR的性能对比。从中可以看到:

    • YOLOF取得了与DETR相匹配的的性能;

    • 相比DETR,YOLOF可以从更深的网络中收益更多,比如ResNet50时低0.4,在ResNet10时多了0.2;

    • 在小目标检测方面,YOLOF要优于DETR;在大目标检测方面,YOLOF要弱于DETR。

    • 在收敛方面,YOLOF要比DETR快7倍,这使得YOLOF更适合于作为单级特征检测器的基线。

    最后,作者再来看一下所提方法与YOLOv4的性能对比(注:这里采用了与YOLOv4类似的数据增强方法,并采用了三阶段训练方案,同时对骨干网络的最后阶段进行了调整)。从上表作者可以看到:

    • YOLOF-DC5取得了比YOLOv4快13%的推理速度,且性能高0.8mAP;

    • YOLOF-DC5在小目标检测方面弱于YOLOv4,而在大目标检测方面显著优于YOLOv4;

    • 这也就意味着:单级检测器具有极大的潜力获得SOTA速度-精度均衡性能。

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    千次阅读 2017-01-11 22:54:56
    如何制定人生目标和实现目标步:分析你的需求。你也许会问:这一步怎么做呢?不妨试试以下方法。开动脑筋,写下来10条未来5年你认为自己应做的事情,要确切,但不要有限制和顾虑那些是自己做不到的,给自己...
  • 找工作季来了,互联网大潮也将至。近来陆续有不少师弟师妹校友求分享各种资料和经验,想来手头上...前面已经有找工作笔试面试那些事儿(15)---互联网公司面试的零零种种和多家经验、找工作笔试面试那些事儿(14)---轻松
  • 迷茫,仿佛就是一团乌云,笼罩在每一个心中怀有抱负的的头上。每当夜深人静,思绪归于对自己人生未来的严肃思考,不知去往何处的苦闷,再加之不断迫近的升学/就业选择的压力,尤其是一些看似周密的计划,由于想把...
  • 点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达【导语】本文将介绍BBuf、小武和笔者一起在过年期间完成的一个目标检测项目,将描述我们模型改进的思路、实验思路、结果汇总和经验性总结...
  • 拓展训练之目标管理

    千次阅读 2008-03-17 21:44:00
    拓展训练之目标管理Author: Vince美好的2008已经开始了许久,在这阳光明媚的日子里我有幸参加公司组织的户外拓展训练,在打拼的这些年里,这样的训练可是第次,所以首先得感谢我所在的公司――A8音乐集团,感谢我...
  • 目录 第1章 概要 8 1.1. 文档目的 8 1.2. 文档范围 8 1.3. 参考文献 8 第2章 产品介绍 9 2.1. 产品定义 9 ...2.1.4. 产品发展目标 10 2.2. 开发背景及必要性 10 2.3. 主要功能
  • 手把手教你用Java设计并实现一个城市公交查询系统

    千次阅读 多人点赞 2020-12-19 10:11:33
    为了使得我国公交乘客出行及查询有关信息更方便,本文运用JAVA语言技术,Jsp技术,Mysql数据库开发了B/S结构的城市公交查询系统。 该系统顺应了时代发展且具有以下优点:首先,方便乘客的出行,乘客不用询问站牌工作...
  • 以前是一个人单干,现在是团队一起干,以前是自己亲自干,现在是指挥别人干,这是一种巨大的变化。要适应这种变化,首先必须要转换思维模式。思想决定行为,思维模式就好比在陌生城市找路用的地图,拿着过时的地图,...
  • 目标优化--MOEAD算法笔记

    千次阅读 多人点赞 2020-07-14 22:15:43
    主要思想是将一个目标优化问题分解为若干个标量优化子问题,并同时对它们进行优化。每个子问题只利用相邻的几个子问题的信息进行优化,使得MOEA/D算法在每一代的计算复杂度都低于MOGLS和非支配排序遗传算法II(NSGA...
  • 首先,我是一名大二的童鞋,报名了三月份的蓝桥杯的单片机比赛,之前对这个比赛就早有耳闻,寒假的一次机会,我进入了我们学校的一个比赛,开始学习单片机。单片机其实是非常有意思,特别好玩的一个东西,她
  • 确实很骄傲,那时我们已经在做云了,只是没想到后来云会在中国得到这么好的市场,可能当时只有黄老师一个人想到了吧。 在 2008 年,我为公司拿回了“第一桶金”,这也是我从程序员转向项目经理的里程碑。当时...
  • 目标检测:YOLOv3: 训练自己的数据

    万次阅读 多人点赞 2018-03-26 10:59:02
    (2)为了方便大家学习,这里提供了182张训练数据、标注以及对应的配置文件,数据是4类【,车头,车尾,车侧身】: 训练数据、配置文件、模型、训练日志、标注工具放在QQ:371315462,935621769! 具体下载地址...
  • 程序员,一个吃青春饭的行业

    千次阅读 热门讨论 2016-01-21 17:29:48
    青春易老,容貌不再。程序员都会有这样的感叹。吃“青春饭”的行业挥霍的是年龄、体力和精力,赶在青春消逝之前,便要改弦易辙,另谋出路,吃着自己碗里的,...如有疑问,请加qq:454796847、135430763 共同进步!
  • 一个人分享的经历的故事和感悟

    万次阅读 2015-09-08 00:55:36
    月前,我从沃顿商学院毕业,用文凭上“最高荣誉毕业”的标签安抚了已经年过半百的老妈,然后转头辞去了毕业后的第份工作,跟一家很受尊敬的公司、还有 150 万的年薪道了别,回到了上海,加入了“刚毕业就失业...
  • 百晓生(BaiXiaoSheng.Net)注:本文根据2013年12月26日,张瑞敏在海尔创业29周年纪念会上的讲话整理。...今天是海尔的创业纪念日,我在这要讲的,还是2012年创业纪念日上所讲的目标,也就是三“无”:
  • 一个程序员在IBM的开发经验

    千次阅读 2001-04-13 17:17:00
    团队就是一小有互补技能,为了一个共同目标而相互支持的。 对于一个团队来说,最基本的是要有一个清楚的目标。 志同道合 是什么原因使大家组成一个团队?一个目标。对于球队来说,这个目
  • Google(现在也叫做Alphabet),一个在IT行业令闻风丧胆而又充满神秘感的公司。在这个公司成立了十几年之际,两位高管(或者叫做前高管)合作写了一本书,翻译过来的中文名叫做《重新定义公司》。在这本书中,两位作者...
  • 点击上方“AI算法修炼营”,选择“星标”公众号精选作品,第一时间送达特征融合分类在深度学习的很多工作中(例如目标检测、图像分割),融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段。低层特征分辨...

空空如也

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一群人为了一个共同的目标