程序员的凝视图片

① 程序员喜欢你的9大表现是什么

程序员爱上一个女生，相对来说他们在这方面会表现的虽然迟钝一些，但你仔细观察会发现一些细节上会有一定的不同。

程序员男生喜欢你的表现如下：

1、主动跟你联系。

一个男人喜欢一个女生的时候，他会找任何的方法跟你去见面，因为男人不想闲聊，他喜欢的是见面在一起的感觉。所以喜欢你的男生会主动联系你，会找借口约你出来。如果你有事，那他可能还会坚持说请你吃饭，或者去看电影什么的。

2、他的眼睛会告诉你。

喜欢你的话，他一定会找办法跟你对视，跟你有眼神接触，如果不喜欢你的话，会避免跟你有眼神接触。

3、主动问与你有关的事。

他对你好奇，如果他自己一直在吹牛。而且也不表明他喜欢你，这就说明他是一个自恋人。真的喜欢你的话，会对你的世界感兴趣，所以他会适度真正的了解你，并且会时不时的会问很多问题。

4、他稍微会适度的接触你。

可能就是跟聊天的的时候碰你的胳膊，或者过马路的时候，他会试图让你搂着他的胳膊，或者你头发上有东西他会主动去帮你拿掉，反正如果他喜欢你，他会试图跟你有一种身体方面的接触。

5、会把空余时间留给你。

这个是非常重要的，因为有女生都会反映到一个问题，就是说他很忙，平时没有时间跟我聊天，也很少跟我见面。

6、主动跟你联系。

一个男人喜欢一个女生的时候，他会找任何的方法跟你去见面，因为男人不想闲聊，他喜欢的是见面在一起的感觉。

所以喜欢你的男生会主动联系你，会找借口约你出来。如果你有事，那他可能还会坚持说请你吃饭，或者去看电影什么的。他主动联系你，因为想跟你见面，更是因为他喜欢你。

7、他的眼睛会告诉你。

喜欢你的话，他一定会找办法跟你对视，跟你有眼神接触，如果不喜欢你的话，会避免跟你有眼神接触。这里我们指的是视觉动物。所以他看到一个喜欢的东西或者人就会忍不住地去看，比如说有一个跑车或者一个美女喜欢的话，但是他跟你聊天的时候会看你的眼睛。

8、当他开始跟你吹牛。

因为男人很理性，所以他会想通过说出来自己的条件来征服你，比如会说他在学习或者工作的成就，刚才在公司开会，然后开我的法拉里送朋友到机场。男生这种情况是非常容易见到的。

9、主动问与你有关的事。

他对你好奇，如果他自己一直在吹牛。而且也不表明他喜欢你，这就说明他是一个自恋人。真的喜欢你的话，会对你的世界感兴趣，所以他会适度真正的了解你，并且会时不时的会问很多问题。

② 程序员该怎么保护眼睛视力

1，首先不要连续长时间工作，工作一小时休息5分钟，闭上眼睛转动一下眼球或眺望远方。2到3小时就需要起来喝杯茶动一动啦!多眨眼，长时间凝视电脑，会减少眼睛眨动，引起眼睛的干燥，因此平时应多眨动眼睛，保持眼睛湿润。
2，眼睛与屏幕的距离应保持在50厘米以上，最好采用下视10~15度的视角。
3，长期从事电脑操作者，应多吃一些新鲜的蔬菜和水果。每天泡点绿茶。茶叶中的脂多糖，可改善机体造血工能。人体注入脂多糖后，在短时间内即可增强机体非特异性免疫力。茶叶还能防辐射损害。
4，环境照明要柔和，并需注意灯光、日光灯、阳光、反光表面及发亮体等造成反光的光源，同时应注意荧幕位置，以看不到任何光线反射为准。电脑不应放置在窗户的对面或背面。
5，调整电脑荧幕显示器光线既不可太强，也不可太弱
6，长时间看电脑最好戴框架眼镜，由于佩戴隐形眼镜会减少眨眼次数，长时间看电脑又会加重眼干的症状，而且现在室内使用空调，空气比较干燥。
7，选配电脑眼镜，保护眼睛，缓解视疲劳，电脑屏幕发出的可见光中都含有大量的不规则频率的短波蓝光，对人眼视网膜造成伤害。
8，注意正确的工作坐姿，用完电脑后应洗脸。电脑要定期擦拭。

③ 程序员为什么容易秃顶

关于程序员的头发一直是网友们爱调侃的一个话题，说什么程序员容易秃顶，这样的话题被大家聊得很热。

先看一张真实的图片吧

饮食不健康

程序员每天的饮食基本上以外卖，泡面为主。这样的食品会使体内长期缺少蛋白质和维生素，比如氧气的运输需要铁元素，人体代谢需要大量的维生素B，而这些东西也恰恰是头发生长所必须的物质。

在此，菌菌也忠心希望各位即将成为程序员们能更加注意自己的身体健康，头发可以带上假发，而自己的健康亮起红灯时却没用措施补救了。

④ 寻找一张关于程序员敲代码的动态图片

平均天100行有效代码我觉得对得起自己了纯手工写C++

前做web报表系统人家写好了张报表我拿来照着套生产其报表连html估计天能干上万行几十张报表干……

关键花思考和查资料上时间比敲代码多得多
sdmjxsfcry参考哈·····

⑤ 正在工作的程序员，生活状态什么样

首先说一下目前日常的生活工作安排，每天7点40的闹钟，起来洗漱吃饭（如果起不来就不吃了，8点半差不多出门）上班。
因为距离公司比较远在北京要横穿半个市区才能到公司，大概10点左右刷公司卡，然后买早饭买水。

上图是公司大门，那天去的很早（
我不喜欢喝白水，基本每天一瓶快乐水或者气泡水。然后10:30大概正式开始工作。
上午的工作时间是到12:00整，基本上有1个多小时的时间可以专注工作，上午基本是处理昨天的任务，做当天的工作安排，小本本上列出来一天要干的事，如果跨部门合作就尽量上午处理完，写一下邮件之类的。
到了12:00准时去食堂吃饭，12:30吃完，我有午睡的习惯一直睡到1:30，就在工位上。（下面是一般的食堂餐食

1:30到6点整个时间段都是写代码的时间，目前因为人不多基本也就没什么管理的职责，基本上IM就能解决不用开会，所以下午可以开开心心的喝着快乐水写自己喜欢的代码了。
这里就要说一些题外话，因为我个人是非常喜欢写代码的那种程序员，是真心的可以从中获得成就感和乐趣的人，所以我整个下午会觉得时间飞快，一般3点多有个节点就是去上厕所或者打水，基本上就可以纹丝不动的写到6点吃饭。

下午快乐水喝完就换枸杞养养生…

⑥ 为什么程序员一定就是秃头这是什么梗

天天不是在找BUG 就是在修BUG ，太费脑子 了，又经常加班，是个体力+脑力的活，所以容易秃头

⑦ 程序员到底有多累，多辛苦

程序猿有多累，这个问题从三类人的视角进行分析：

1. 一个是作为程序猿本身的自己，程序猿在不同阶段会有不同的感触

• 上学阶段：时间是自己安排的，执拗时自己研究通宵达旦也不觉得累，即使累了也知道自调节,也有时间自己调节,所谓吃了睡，累了睡，想干啥干啥，那就是大学，程序猿基本对累没感知

• 刚毕业两三年内：初生牛犊不怕虎，刚毕业，绝大部分工作努力，一方面是工作与学习有很大不同，为了完成任务需要加班加点，刚毕业年少经常加班也不会累，毕竟还有精力；另一方面是为了成长，这种来自内心主动性的驱动力会让程序猿感觉不到累。本宝宝刚毕业那会，项目上线天天加班到凌晨后，不上线的日子里白天测试项目，晚上自己学习搞自动化，星期天也是趴在电脑前，完全就是靠着内心的驱动力驱使，那段奋斗的时光并没有感觉多累

• 有了两三年工作经验后：不得不承认，我现在就是这个阶段，连续一周凌晨多回家身体感觉疲惫，身体的每个细胞都在告诉程序猿自己已不再年轻，当你连续加班时，在明亮的办公室里会感觉很困，不会介意那光的强烈，不会想起自己需要再熄灯的情况下睡着；而当项目终于上线，晚上早点回家，那种积蓄了N久的劳累疲惫感会一下子涌上来，一坐上班车就睡着，到目的后人都走了才醒来，然后走一段到地铁站，地铁上站着就能睡着，默默的站着睡着还错过站，在那一刻你会知道自己有多困，看着地铁里脚步飞快的人，明白原来这就是北京。回答家，扔下电脑包，啪的一下趴在床上，那种晕乎乎的感觉仿佛一下子就能睡着，但是当身体整体躺在床上的时候，不敢睡，为啥，想起了一个RD leader说的话：真怕一下子睡着了，就永远起不来了。刚毕业的两年内我倒头就睡不会想这些，但是在工作久了，身体不如年轻时，那种累真的会让自己觉得睡了就不会再起来。每一次项目上线都是这样，这就是程序猿的累；程序猿经历了下图似的进化过程，

  
  

  ⑧ 图像简史——程序员眼中的图像发展史

  人，是感官的动物。
  
  我们的大脑，像一块复杂度极高的CPU，每天在接收着各种格式的数据，进行着无休止的计算。我们以各种感官接触着这个世界，抽取着不同感官下的信息，从而认知了世界。而图像作为承载信息最为丰富的一种媒介，在人类探索智慧的历史中，一直占据着重要的位置。人用这样一双肉眼如何识别不同类别的图像（image classification and pattern recognition），如何在图像中分割出形形色色的物体（semantic segmentation and object detection），如何从模糊的图像中想象出物体的轮廓（image super-resolution）,如何创作出天马行空的图画（image synthesis），都是目前 机器视觉图像处理领域 关注的热点问题。全世界的研究者都希望有朝一日，计算机能代替人眼来识别这一幅幅图像，发现在图像中隐藏的密码。
  
  图像分类是图像处理中的一个重要任务 。在传统机器学习领域，去识别分类一个一个图像的标准流程是特征提取、特征筛选，最后将特征向量输入合适的分类器完成特征分类。直到2012年Alex Krizhevsky突破性的提出AlexNet的网络结构， 借助深度学习的算法，将图像特征的提取、筛选和分类三个模块集成于一体 ，设计5层卷积层加3层全连接层的深度卷积神经网络结构，逐层对图像信息进行不同方向的挖掘提取，譬如浅层卷积通常获取的是图像边缘等通用特征，深层卷积获取的一般是特定数据集的特定分布特征。AlexNet以15.4%的创纪录低失误率夺得2012年ILSVRC（ImageNet大规模视觉识别挑战赛）的年度冠军，值得一提的是当年亚军得主的错误率为26.2%。 AlexNet超越传统机器学习的完美一役被公认为是深度学习领域里程碑式的历史事件，一举吹响了深度学习在计算机领域爆炸发展的号角 。
  
  时间转眼来到了2014年，GoogleNet横空出世，此时的深度学习，已经历ZF-net，VGG-net的进一步精炼，在网络的深度，卷积核的尺寸，反向传播中梯度消失问题等技术细节部分已有了详细的讨论，Google在这些技术基础上引入了Inception单元，大破了传统深度神经网络各计算单元之间依次排列，即卷积层->激活层->池化层->下一卷积层的范式，将ImageNet分类错误率提高到了6.7%的高水平。
  
  在网络越来越深，网络结构越来越复杂的趋势下，深度神经网络的训练越来越难，2015年Microsoft大神何恺明（现就职于Facebook AI Research）为了解决训练中准确率先饱和后降低的问题，将resial learning的概念引入深度学习领域，其核心思想是当神经网络在某一层达到饱和时，利用接下来的所有层去映射一个f(x)=x的函数，由于激活层中非线性部分的存在，这一目标几乎是不可能实现的。
  
  但ResNet中，将一部分卷积层短接，则当训练饱和时，接下来的所有层的目标变成了映射一个f(x)=0的函数，为了达到这一目标，只需要训练过程中，各训练变量值收敛至0即可。Resdiual learning的出现，加深网络深度提高模型表现的前提下保证了网络训练的稳定性。2015年，ResNet也以3.6%的超低错误率获得了2015年ImageNet挑战赛的冠军，这一技术也超越了人类的平均识别水平，意味着人工智能在人类舞台中崛起的开始。
  
  图像分类任务的实现可以让我们粗略的知道图像中包含了什么类型的物体，但并不知道物体在图像中哪一个位置，也不知道物体的具体信息，在一些具体的应用场景比如车牌识别、交通违章检测、人脸识别、运动捕捉，单纯的图像分类就不能完全满足我们的需求了。
  
  这时候，需要引入图像领域另一个重要任务： 物体的检测与识别 。在传统机器领域，一个典型的案例是利用HOG（Histogram of Gradient）特征来生成各种物体相应的“滤波器”， HOG滤波器 能完整的记录物体的边缘和轮廓信息，利用这一滤波器过滤不同图片的不同位置，当输出响应值幅度超过一定阈值，就认为滤波器和图片中的物体匹配程度较高，从而完成了物体的检测。这一项工作由Pedro F. Felzenszalb，Ross B. Girshick，David Mcallester还有Deva Ramanan以Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models共同发表在2010年9月的IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Interlligence期刊上。
  
  时间如白驹过隙，惊鸿一瞥，四年过去，Ross B. Girishick已由当年站在巨人肩膀上的IEEE Student Member成长为了AI行业内独当一面的神级人物，继承了深度学习先驱的意志，在2014年CVPR会议上发表题为Rich Feature Hirarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation文章。RCNN，一时无两，天下皆知。
  
  RCNN 的核心思想在于将一个物体检测任务转化为分类任务 ，RCNN的输入为一系列利用selective search算法从图像中抽取的图像块，我们称之为region proposal。经过warping处理，region proposals被标准化到相同的尺寸大小，输入到预先训练好并精细调参的卷积神经网络中，提取CNN特征。得到了每一个proposal的CNN特征后，针对每一个物体类别，训练一个二分类器，判断该proposal是否属于该物体类别。2015年，为了缩短提取每一个proposal的CNN特征的时间，Girishick借鉴了Spatial Pooling Pyramid Network（SPPnet）中的pooling技术，首先利用一整幅图像提取CNN特征图谱，再在这张特征图谱上截取不同的位置的proposal，从而得到不同尺寸的feature proposals，最后将这些feature proposals通过SPPnet标准化到相同的尺寸，进行分类。这种改进，解决了RCNN中每一个proposal都需要进行CNN特征抽取的弊端，一次性在整图上完成特征提取，极大的缩短了模型的运行时间，因而被称作“Fast R-CNN”，同名文章发表于ICCV 2015会议。
  
  2015年，Girishick大神持续发力，定义RPN（region-proposal-network）层，取代传统的region proposal截取算法，将region proposal的截取嵌入深度神经网络中，进一步提高了fast R-CNN的模型效率，因而被称作“Faster R-CNN”，在NIPS2015上Girishick发表了题为“Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks”的关键文章，完成了RCNN研究领域的三级跳壮举。
  
  随着时代的发展， 科学家们不仅仅是技术的研究者，更是艺术的创造者 。
  
  在人工智能领域的另一位新一代灵魂人物，Ian Goodfellow在2014年提出了Generative Adversarial Net的概念，通过定义一个生成器（generator）和一个判别器（discriminator）来完成图像生成任务。其原理在于生成器的任务是从随机噪声中“创造”出接近目标图像的“假图像”去欺骗判别器，而判别器的任务是去甄别哪一些图像是来自于真实的数据集，哪一些图像是来自于生成器，在生成器和判别器的互相对抗中，通过合理的损失函数设计完成训练，最终模型收敛后，判别器的概率输出为常数0.5，即一幅图像来自于生成器和真实数据集的概率相同，生成器生成的图像的概率分布无限趋近于真实数据集。
  
  GAN技术成为2015，2016年深度学习研究的热门领域，在图像恢复、降噪、超分辨重建等方向获得了极佳的表现，衍生出一系列诸如WGAN，Info-GAN，DCGAN，Conditional-GAN等技术，引领了一波风潮。
  
  当我们把一帧帧图像串联在一起，变成流动的光影，我们研究的问题就从空间维度上扩展到了时间维度，我们不仅需要关心物体在图像中的位置、类别、轮廓形状、语义信息，我们更要关心图像帧与帧之间的时间关系，去捕捉、识别一个物体的运动，去提取视频的摘要，去分析视频所表达的含义，去考虑除了图像之外的声音、文本标注，去处理一系列的自然语言，我们的研究一步一步，迈向了更广阔的星辰与大海。
  
  图像和视频，都是虚拟的一串串数字，一个个字节，但却让这个世界更加真实 。

  ⑨ 程序员经常盯着屏幕，常年这样视力会不会变差

  程序员经常盯着屏幕，常年这样视力会不会变差？可能不那么复杂，但是一个被屏蔽的视网膜中央动脉与熬夜和大量使用电脑有关吗? 所有的深夜和持续使用电脑会导致失明吗? 就像某些人每天坐在办公室里阅读文学、编程和写文章，但是仍然有相同的视力，这里有几件事情可以总结:
  

  

  调整眼睛与电脑之间的距离，尽量找到模糊而清晰的临界点，同时背部挺直，养成习惯，这样就会大大减少眼睛的疲劳。另外，有很多方法可以放松你的眼睛。这里有几个:做眼保健操，包括中学经典的眼保健操，用你的眼睛划米字，然后转动球(顺时针和逆时针方向，放松，慢慢转动)。在户外打羽毛球、篮球或足球。多走走，凝视远方，只为放松。最重要的是，进入享受户外活动、锻炼或玩耍的心态，走出家门，摆脱电脑的诱惑，摆脱懒惰的静坐。

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  ⑩ 求助找一张程序员挖坑的图片的原图