天府三街到5街程序員發型圖

① 程序員具有什麼普遍愛好

emmmmm 說到程序員（俗稱程序猿），大夥兒最先想到的是什麼？

咱家程序猿比較多，隨便問了幾個，回答有「宅」、「開黑打游戲」、「科幻」、「健身」、「天文」、「女裝」（美其名「二流碼農寫功能 一流碼農寫演算法 頂級碼農穿女裝」，不知道是不是認真的，有可能自己在家真有cosplay。。。。）

據觀察，這幫大神擁有無與倫比的耐力（坐如鍾。。。），工作勤勞（加班最晚。。。）

② 從天府三街去四川省人民醫院體檢管理中心坐幾路公交車可到達

四川成都市武侯區天府三街至成都青羊區一環路省人民醫院健康管理中心，屬於區域內兄旅中短途出行，有多種出行方式可供選擇。比如，打車、自駕車、公交地鐵等嘩耐。
建議利用網路或高德地圖app,搜索兩地之間路線信息，可查詢到兩地之間公交地鐵信息，如下圖所示。

從上圖可以看到，兩地之間沒有直達公交地鐵，全都是換乘公交地鐵，建議乘坐最快線路:先做地鐵1號線，之後站內換乘地鐵2號/4號線，所需時間50多分鍾，共經亂塵春15站，費用5均為5元。
以上建議，僅參考，望採納，謝謝！

③ 天府三街地鐵怎麼到川大江安校區

天府三街 - 川大江安校區
地鐵1號線 地鐵9號線 地鐵8號線
8站 4元 天府三街站上車
地圖
到站提醒
838路
14站 2元 地鐵天府三街站站上車悉宴
地圖
到站提醒
地鐵1號線 801路
9站宴陸尺 4元 天府三街站上車
地圖
到站提醒
131路
14站 2元 地鐵天府三街站站上車
地圖
到站提醒
817路
9站 2元 天府二街東站上車
地圖
到站提醒
起點（天府三街）
天府三街站
地鐵1號線
韋家碾方向
3站(6分鍾)
孵化園站
步行240米 (5分鍾)
孵化園站
地鐵9號線
黃田壩方向
2站(5分鍾)
三元晌高站
步行130米 (5分鍾)
三元站
地鐵8號線
蓮花方向
3站(7分鍾)
川大江安校區站
終點（川大江安校區

④ 一個有5年工作經驗的程序員，一般工資可以達到多少

初級。可以獨立完成自身的目標，留下的坑顯著降低，問題處理能力明顯增強，對設計方案有一定的感受。在這個階段，在常見架構的應用上，早已並沒有太大難題，可以完全了解業務和方案設計，並能迅速落地式。此階段，進一步提升擼碼能力，學習培訓常見難題的解決方法，編碼的出現顯著擴大，變成team中幹活兒的主力軍。

千鋒成都市教學區創立至今已有三年時間，像java編程語言表達一樣，千鋒成都市教學區也擁有自身充沛的活力，持續向公司運輸高品質IT優秀人才。千鋒成都市Java課程培訓一直在持續產品研發升級，力求可以讓千鋒的課程內容緊靠互聯網的發展時尚潮流，致力於更深層化的課程內容。更是這類持續求進、求進的自主創新，使千鋒學生大學畢業就可在短時間學生就業而且得到行業內較強的薪資，更改一大學畢業就下崗的難堪局勢。

⑤ 天府三街地鐵站B口到天府二街怎麼走

公交線路：131路，全程約3.5公里

1、或絕從天府三凱旁街盯團橡地鐵站-B口步行約280米,到達地鐵天府三街站

2、乘坐131路,經過7站, 到達天府二街站

⑥ 程序員搞笑圖片，就是一張圖片，上面第一個是完成版，然後是完成版1，完成版2。。後面是定稿 最後是遺書

那是論文，不是程序員

⑦ 天府三街到天府二街怎麼走

公交線路：升皮鉛817路，全吵好程約2.5公里

1、從天府三街步行約700米,到達天府二街東握賀站

2、乘坐817路,經過3站, 到達天府二街站

⑧ 超好用的7款程序員在線畫圖工具

程序員7款畫圖工具，全都免費

1.Excalidraw

Excalidraw 是一款虛擬白板開源在線應用，方便畫出流程圖、示意圖等圖表。多語言支持(包含中文)。白板為手繪風格的圖畫，可導入第三方圖形素材庫，支持多人協作、支持快捷鍵，可從 Excel 粘貼表格等功能。

2. zen flowchart

雖然是英文，但其實也並沒有多麼復雜的內容，而且瀏覽器現在都帶有頁面翻譯的功能，所以還是蠻方便的!初次使用需要注冊，也並不難，隨便自己的一個郵箱注冊一下就好了，注冊完成後就直接登陸。

3. visual paradigm online

這個網站最大的一個優點就是直截了當的給你提供了各方面各類型的流判液喚程圖模板，能夠直接選擇掘凱並使用。

4. draw io

這個網站是大家一提到思維導圖流程圖啥的就會搬出來的「大佬級」的網站，幾平全平台都可用，Windows、MAC、在線網站都可以直接使用。

5.迅捷畫圖

要論模板，論製作簡單，迅捷畫圖也拿得出手!國產的軟體，可能大家更能接受。但是，比較埋伏差的體驗就是好多模板要付費，這也是我最討厭的地方。

6. Microsoft Visio

說流程圖除了必提http://draw.io，微軟的Visio也必須要有一個排面。用過Visio之後你的流程圖直觀的告訴別人:專業+逼格!絕大部分的科研大佬們一定首選Visio這個軟體，但是因為它價格貴且不符合在線輕量級的特質。

7.ProcessOn

ProcessOn是一個面向垂直專業領域的作圖工具和社交網路，提供基於雲服務的免費流程梳理，可以在線畫流程圖、思維導圖、UI原型圖、UML、網路拓撲圖、組織結構圖等等，您無需擔心下載和更新的問題，不管Mac還是Windows，一個瀏覽器就可以隨時隨地的發揮創意，規劃工作。

專注於為作圖人員提供價值，利用互聯網和社交技術顛覆了人們梳理流程的方法習慣，繼而使商業用戶獲得比傳統模式更高的效率和回報，改善人們對流程圖的創作過程。

⑨ 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 。