程序員的凝視圖片

① 程序員喜歡你的9大表現是什麼

程序員愛上一個女生，相對來說他們在這方面會表現的雖然遲鈍一些，但你仔細觀察會發現一些細節上會有一定的不同。

程序員男生喜歡你的表現如下：

1、主動跟你聯系。

一個男人喜歡一個女生的時候，他會找任何的方法跟你去見面，因為男人不想閑聊，他喜歡的是見面在一起的感覺。所以喜歡你的男生會主動聯系你，會找借口約你出來。如果你有事，那他可能還會堅持說請你吃飯，或者去看電影什麼的。

2、他的眼睛會告訴你。

喜歡你的話，他一定會找辦法跟你對視，跟你有眼神接觸，如果不喜歡你的話，會避免跟你有眼神接觸。

3、主動問與你有關的事。

他對你好奇，如果他自己一直在吹牛。而且也不表明他喜歡你，這就說明他是一個自戀人。真的喜歡你的話，會對你的世界感興趣，所以他會適度真正的了解你，並且會時不時的會問很多問題。

4、他稍微會適度的接觸你。

可能就是跟聊天的的時候碰你的胳膊，或者過馬路的時候，他會試圖讓你摟著他的胳膊，或者你頭發上有東西他會主動去幫你拿掉，反正如果他喜歡你，他會試圖跟你有一種身體方面的接觸。

5、會把空餘時間留給你。

這個是非常重要的，因為有女生都會反映到一個問題，就是說他很忙，平時沒有時間跟我聊天，也很少跟我見面。

6、主動跟你聯系。

一個男人喜歡一個女生的時候，他會找任何的方法跟你去見面，因為男人不想閑聊，他喜歡的是見面在一起的感覺。

所以喜歡你的男生會主動聯系你，會找借口約你出來。如果你有事，那他可能還會堅持說請你吃飯，或者去看電影什麼的。他主動聯系你，因為想跟你見面，更是因為他喜歡你。

7、他的眼睛會告訴你。

喜歡你的話，他一定會找辦法跟你對視，跟你有眼神接觸，如果不喜歡你的話，會避免跟你有眼神接觸。這里我們指的是視覺動物。所以他看到一個喜歡的東西或者人就會忍不住地去看，比如說有一個跑車或者一個美女喜歡的話，但是他跟你聊天的時候會看你的眼睛。

8、當他開始跟你吹牛。

因為男人很理性，所以他會想通過說出來自己的條件來征服你，比如會說他在學習或者工作的成就，剛才在公司開會，然後開我的法拉里送朋友到機場。男生這種情況是非常容易見到的。

9、主動問與你有關的事。

他對你好奇，如果他自己一直在吹牛。而且也不表明他喜歡你，這就說明他是一個自戀人。真的喜歡你的話，會對你的世界感興趣，所以他會適度真正的了解你，並且會時不時的會問很多問題。

② 程序員該怎麼保護眼睛視力

1，首先不要連續長時間工作，工作一小時休息5分鍾，閉上眼睛轉動一下眼球或眺望遠方。2到3小時就需要起來喝杯茶動一動啦!多眨眼，長時間凝視電腦，會減少眼睛眨動，引起眼睛的乾燥，因此平時應多眨動眼睛，保持眼睛濕潤。
2，眼睛與屏幕的距離應保持在50厘米以上，最好採用下視10~15度的視角。
3，長期從事電腦操作者，應多吃一些新鮮的蔬菜和水果。每天泡點綠茶。茶葉中的脂多糖，可改善機體造血工能。人體注入脂多糖後，在短時間內即可增強機體非特異性免疫力。茶葉還能防輻射損害。
4，環境照明要柔和，並需注意燈光、日光燈、陽光、反光表面及發亮體等造成反光的光源，同時應注意熒幕位置，以看不到任何光線反射為准。電腦不應放置在窗戶的對面或背面。
5，調整電腦熒幕顯示器光線既不可太強，也不可太弱
6，長時間看電腦最好戴框架眼鏡，由於佩戴隱形眼鏡會減少眨眼次數，長時間看電腦又會加重眼乾的症狀，而且現在室內使用空調，空氣比較乾燥。
7，選配電腦眼鏡，保護眼睛，緩解視疲勞，電腦屏幕發出的可見光中都含有大量的不規則頻率的短波藍光，對人眼視網膜造成傷害。
8，注意正確的工作坐姿，用完電腦後應洗臉。電腦要定期擦拭。

③ 程序員為什麼容易禿頂

關於程序員的頭發一直是網友們愛調侃的一個話題，說什麼程序員容易禿頂，這樣的話題被大家聊得很熱。

先看一張真實的圖片吧

飲食不健康

程序員每天的飲食基本上以外賣，泡麵為主。這樣的食品會使體內長期缺少蛋白質和維生素，比如氧氣的運輸需要鐵元素，人體代謝需要大量的維生素B，而這些東西也恰恰是頭發生長所必須的物質。

在此，菌菌也忠心希望各位即將成為程序員們能更加註意自己的身體健康，頭發可以帶上假發，而自己的健康亮起紅燈時卻沒用措施補救了。

④ 尋找一張關於程序員敲代碼的動態圖片

平均天100行有效代碼我覺得對得起自己了純手工寫C++

前做web報表系統人家寫好了張報表我拿來照著套生產其報表連html估計天能幹上萬行幾十張報表干……

關鍵花思考和查資料上時間比敲代碼多得多
sdmjxsfcry參考哈·····

⑤ 正在工作的程序員，生活狀態什麼樣

首先說一下目前日常的生活工作安排，每天7點40的鬧鍾，起來洗漱吃飯（如果起不來就不吃了，8點半差不多出門）上班。
因為距離公司比較遠在北京要橫穿半個市區才能到公司，大概10點左右刷公司卡，然後買早飯買水。

上圖是公司大門，那天去的很早（
我不喜歡喝白水，基本每天一瓶快樂水或者氣泡水。然後10:30大概正式開始工作。
上午的工作時間是到12:00整，基本上有1個多小時的時間可以專注工作，上午基本是處理昨天的任務，做當天的工作安排，小本本上列出來一天要乾的事，如果跨部門合作就盡量上午處理完，寫一下郵件之類的。
到了12:00准時去食堂吃飯，12:30吃完，我有午睡的習慣一直睡到1:30，就在工位上。（下面是一般的食堂餐食

1:30到6點整個時間段都是寫代碼的時間，目前因為人不多基本也就沒什麼管理的職責，基本上IM就能解決不用開會，所以下午可以開開心心的喝著快樂水寫自己喜歡的代碼了。
這里就要說一些題外話，因為我個人是非常喜歡寫代碼的那種程序員，是真心的可以從中獲得成就感和樂趣的人，所以我整個下午會覺得時間飛快，一般3點多有個節點就是去上廁所或者打水，基本上就可以紋絲不動的寫到6點吃飯。

下午快樂水喝完就換枸杞養養生…

⑥ 為什麼程序員一定就是禿頭這是什麼梗

天天不是在找BUG 就是在修BUG ，太費腦子 了，又經常加班，是個體力+腦力的活，所以容易禿頭

⑦ 程序員到底有多累，多辛苦

程序猿有多累，這個問題從三類人的視角進行分析：

1. 一個是作為程序猿本身的自己，程序猿在不同階段會有不同的感觸

• 上學階段：時間是自己安排的，執拗時自己研究通宵達旦也不覺得累，即使累了也知道自調節,也有時間自己調節,所謂吃了睡，累了睡，想幹啥幹啥，那就是大學，程序猿基本對累沒感知

• 剛畢業兩三年內：初生牛犢不怕虎，剛畢業，絕大部分工作努力，一方面是工作與學習有很大不同，為了完成任務需要加班加點，剛畢業年少經常加班也不會累，畢竟還有精力；另一方面是為了成長，這種來自內心主動性的驅動力會讓程序猿感覺不到累。本寶寶剛畢業那會，項目上線天天加班到凌晨後，不上線的日子裡白天測試項目，晚上自己學習搞自動化，星期天也是趴在電腦前，完全就是靠著內心的驅動力驅使，那段奮斗的時光並沒有感覺多累

• 有了兩三年工作經驗後：不得不承認，我現在就是這個階段，連續一周凌晨多回家身體感覺疲憊，身體的每個細胞都在告訴程序猿自己已不再年輕，當你連續加班時，在明亮的辦公室里會感覺很困，不會介意那光的強烈，不會想起自己需要再熄燈的情況下睡著；而當項目終於上線，晚上早點回家，那種積蓄了N久的勞累疲憊感會一下子湧上來，一坐上班車就睡著，到目的後人都走了才醒來，然後走一段到地鐵站，地鐵上站著就能睡著，默默的站著睡著還錯過站，在那一刻你會知道自己有多困，看著地鐵里腳步飛快的人，明白原來這就是北京。回答家，扔下電腦包，啪的一下趴在床上，那種暈乎乎的感覺彷彿一下子就能睡著，但是當身體整體躺在床上的時候，不敢睡，為啥，想起了一個RD leader說的話：真怕一下子睡著了，就永遠起不來了。剛畢業的兩年內我倒頭就睡不會想這些，但是在工作久了，身體不如年輕時，那種累真的會讓自己覺得睡了就不會再起來。每一次項目上線都是這樣，這就是程序猿的累；程序猿經歷了下圖似的進化過程，

  
  

  ⑧ 圖像簡史——程序員眼中的圖像發展史

  人，是感官的動物。
  
  我們的大腦，像一塊復雜度極高的CPU，每天在接收著各種格式的數據，進行著無休止的計算。我們以各種感官接觸著這個世界，抽取著不同感官下的信息，從而認知了世界。而圖像作為承載信息最為豐富的一種媒介，在人類探索智慧的歷史中，一直占據著重要的位置。人用這樣一雙肉眼如何識別不同類別的圖像（image classification and pattern recognition），如何在圖像中分割出形形色色的物體（semantic segmentation and object detection），如何從模糊的圖像中想像出物體的輪廓（image super-resolution）,如何創作出天馬行空的圖畫（image synthesis），都是目前 機器視覺圖像處理領域 關注的熱點問題。全世界的研究者都希望有朝一日，計算機能代替人眼來識別這一幅幅圖像，發現在圖像中隱藏的密碼。
  
  圖像分類是圖像處理中的一個重要任務 。在傳統機器學習領域，去識別分類一個一個圖像的標准流程是特徵提取、特徵篩選，最後將特徵向量輸入合適的分類器完成特徵分類。直到2012年Alex Krizhevsky突破性的提出AlexNet的網路結構， 藉助深度學習的演算法，將圖像特徵的提取、篩選和分類三個模塊集成於一體 ，設計5層卷積層加3層全連接層的深度卷積神經網路結構，逐層對圖像信息進行不同方向的挖掘提取，譬如淺層卷積通常獲取的是圖像邊緣等通用特徵，深層卷積獲取的一般是特定數據集的特定分布特徵。AlexNet以15.4%的創紀錄低失誤率奪得2012年ILSVRC（ImageNet大規模視覺識別挑戰賽）的年度冠軍，值得一提的是當年亞軍得主的錯誤率為26.2%。 AlexNet超越傳統機器學習的完美一役被公認為是深度學習領域里程碑式的歷史事件，一舉吹響了深度學習在計算機領域爆炸發展的號角 。
  
  時間轉眼來到了2014年，GoogleNet橫空出世，此時的深度學習，已經歷ZF-net，VGG-net的進一步精煉，在網路的深度，卷積核的尺寸，反向傳播中梯度消失問題等技術細節部分已有了詳細的討論，Google在這些技術基礎上引入了Inception單元，大破了傳統深度神經網路各計算單元之間依次排列，即卷積層->激活層->池化層->下一卷積層的範式，將ImageNet分類錯誤率提高到了6.7%的高水平。
  
  在網路越來越深，網路結構越來越復雜的趨勢下，深度神經網路的訓練越來越難，2015年Microsoft大神何愷明（現就職於Facebook AI Research）為了解決訓練中准確率先飽和後降低的問題，將resial learning的概念引入深度學習領域，其核心思想是當神經網路在某一層達到飽和時，利用接下來的所有層去映射一個f(x)=x的函數，由於激活層中非線性部分的存在，這一目標幾乎是不可能實現的。
  
  但ResNet中，將一部分卷積層短接，則當訓練飽和時，接下來的所有層的目標變成了映射一個f(x)=0的函數，為了達到這一目標，只需要訓練過程中，各訓練變數值收斂至0即可。Resdiual learning的出現，加深網路深度提高模型表現的前提下保證了網路訓練的穩定性。2015年，ResNet也以3.6%的超低錯誤率獲得了2015年ImageNet挑戰賽的冠軍，這一技術也超越了人類的平均識別水平，意味著人工智慧在人類舞台中崛起的開始。
  
  圖像分類任務的實現可以讓我們粗略的知道圖像中包含了什麼類型的物體，但並不知道物體在圖像中哪一個位置，也不知道物體的具體信息，在一些具體的應用場景比如車牌識別、交通違章檢測、人臉識別、運動捕捉，單純的圖像分類就不能完全滿足我們的需求了。
  
  這時候，需要引入圖像領域另一個重要任務： 物體的檢測與識別 。在傳統機器領域，一個典型的案例是利用HOG（Histogram of Gradient）特徵來生成各種物體相應的「濾波器」， HOG濾波器 能完整的記錄物體的邊緣和輪廓信息，利用這一濾波器過濾不同圖片的不同位置，當輸出響應值幅度超過一定閾值，就認為濾波器和圖片中的物體匹配程度較高，從而完成了物體的檢測。這一項工作由Pedro F. Felzenszalb，Ross B. Girshick，David Mcallester還有Deva Ramanan以Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models共同發表在2010年9月的IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Interlligence期刊上。
  
  時間如白駒過隙，驚鴻一瞥，四年過去，Ross B. Girishick已由當年站在巨人肩膀上的IEEE Student Member成長為了AI行業內獨當一面的神級人物，繼承了深度學習先驅的意志，在2014年CVPR會議上發表題為Rich Feature Hirarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation文章。RCNN，一時無兩，天下皆知。
  
  RCNN 的核心思想在於將一個物體檢測任務轉化為分類任務 ，RCNN的輸入為一系列利用selective search演算法從圖像中抽取的圖像塊，我們稱之為region proposal。經過warping處理，region proposals被標准化到相同的尺寸大小，輸入到預先訓練好並精細調參的卷積神經網路中，提取CNN特徵。得到了每一個proposal的CNN特徵後，針對每一個物體類別，訓練一個二分類器，判斷該proposal是否屬於該物體類別。2015年，為了縮短提取每一個proposal的CNN特徵的時間，Girishick借鑒了Spatial Pooling Pyramid Network（SPPnet）中的pooling技術，首先利用一整幅圖像提取CNN特徵圖譜，再在這張特徵圖譜上截取不同的位置的proposal，從而得到不同尺寸的feature proposals，最後將這些feature proposals通過SPPnet標准化到相同的尺寸，進行分類。這種改進，解決了RCNN中每一個proposal都需要進行CNN特徵抽取的弊端，一次性在整圖上完成特徵提取，極大的縮短了模型的運行時間，因而被稱作「Fast R-CNN」，同名文章發表於ICCV 2015會議。
  
  2015年，Girishick大神持續發力，定義RPN（region-proposal-network）層，取代傳統的region proposal截取演算法，將region proposal的截取嵌入深度神經網路中，進一步提高了fast R-CNN的模型效率，因而被稱作「Faster R-CNN」，在NIPS2015上Girishick發表了題為「Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks」的關鍵文章，完成了RCNN研究領域的三級跳壯舉。
  
  隨著時代的發展， 科學家們不僅僅是技術的研究者，更是藝術的創造者 。
  
  在人工智慧領域的另一位新一代靈魂人物，Ian Goodfellow在2014年提出了Generative Adversarial Net的概念，通過定義一個生成器（generator）和一個判別器（discriminator）來完成圖像生成任務。其原理在於生成器的任務是從隨機雜訊中「創造」出接近目標圖像的「假圖像」去欺騙判別器，而判別器的任務是去甄別哪一些圖像是來自於真實的數據集，哪一些圖像是來自於生成器，在生成器和判別器的互相對抗中，通過合理的損失函數設計完成訓練，最終模型收斂後，判別器的概率輸出為常數0.5，即一幅圖像來自於生成器和真實數據集的概率相同，生成器生成的圖像的概率分布無限趨近於真實數據集。
  
  GAN技術成為2015，2016年深度學習研究的熱門領域，在圖像恢復、降噪、超分辨重建等方向獲得了極佳的表現，衍生出一系列諸如WGAN，Info-GAN，DCGAN，Conditional-GAN等技術，引領了一波風潮。
  
  當我們把一幀幀圖像串聯在一起，變成流動的光影，我們研究的問題就從空間維度上擴展到了時間維度，我們不僅需要關心物體在圖像中的位置、類別、輪廓形狀、語義信息，我們更要關心圖像幀與幀之間的時間關系，去捕捉、識別一個物體的運動，去提取視頻的摘要，去分析視頻所表達的含義，去考慮除了圖像之外的聲音、文本標注，去處理一系列的自然語言，我們的研究一步一步，邁向了更廣闊的星辰與大海。
  
  圖像和視頻，都是虛擬的一串串數字，一個個位元組，但卻讓這個世界更加真實 。

  ⑨ 程序員經常盯著屏幕，常年這樣視力會不會變差

  程序員經常盯著屏幕，常年這樣視力會不會變差？可能不那麼復雜，但是一個被屏蔽的視網膜中央動脈與熬夜和大量使用電腦有關嗎? 所有的深夜和持續使用電腦會導致失明嗎? 就像某些人每天坐在辦公室里閱讀文學、編程和寫文章，但是仍然有相同的視力，這里有幾件事情可以總結:
  

  

  調整眼睛與電腦之間的距離，盡量找到模糊而清晰的臨界點，同時背部挺直，養成習慣，這樣就會大大減少眼睛的疲勞。另外，有很多方法可以放鬆你的眼睛。這里有幾個:做眼保健操，包括中學經典的眼保健操，用你的眼睛劃米字，然後轉動球(順時針和逆時針方向，放鬆，慢慢轉動)。在戶外打羽毛球、籃球或足球。多走走，凝視遠方，只為放鬆。最重要的是，進入享受戶外活動、鍛煉或玩耍的心態，走出家門，擺脫電腦的誘惑，擺脫懶惰的靜坐。

  小編針對問題做得詳細解讀，希望對大家有所幫助，如果還有什麼問題可以在評論區給我留言，大家可以多多和我評論，如果哪裡有不對的地方，大家也可以多多和我互動交流，如果大家喜歡作者，大家也可以關注我哦，您的點贊是對我最大的幫助，謝謝大家了。。

  ⑩ 求助找一張程序員挖坑的圖片的原圖