天府三街到5街程序员发型图

① 程序员具有什么普遍爱好

emmmmm 说到程序员（俗称程序猿），大伙儿最先想到的是什么？

咱家程序猿比较多，随便问了几个，回答有“宅”、“开黑打游戏”、“科幻”、“健身”、“天文”、“女装”（美其名“二流码农写功能 一流码农写算法 顶级码农穿女装”，不知道是不是认真的，有可能自己在家真有cosplay。。。。）

据观察，这帮大神拥有无与伦比的耐力（坐如钟。。。），工作勤劳（加班最晚。。。）

② 从天府三街去四川省人民医院体检管理中心坐几路公交车可到达

四川成都市武侯区天府三街至成都青羊区一环路省人民医院健康管理中心，属于区域内兄旅中短途出行，有多种出行方式可供选择。比如，打车、自驾车、公交地铁等哗耐。
建议利用网络或高德地图app,搜索两地之间路线信息，可查询到两地之间公交地铁信息，如下图所示。

从上图可以看到，两地之间没有直达公交地铁，全都是换乘公交地铁，建议乘坐最快线路:先做地铁1号线，之后站内换乘地铁2号/4号线，所需时间50多分钟，共经乱尘春15站，费用5均为5元。
以上建议，仅参考，望采纳，谢谢！

③ 天府三街地铁怎么到川大江安校区

天府三街 - 川大江安校区
地铁1号线 地铁9号线 地铁8号线
8站 4元 天府三街站上车
地图
到站提醒
838路
14站 2元 地铁天府三街站站上车悉宴
地图
到站提醒
地铁1号线 801路
9站宴陆尺 4元 天府三街站上车
地图
到站提醒
131路
14站 2元 地铁天府三街站站上车
地图
到站提醒
817路
9站 2元 天府二街东站上车
地图
到站提醒
起点（天府三街）
天府三街站
地铁1号线
韦家碾方向
3站(6分钟)
孵化园站
步行240米 (5分钟)
孵化园站
地铁9号线
黄田坝方向
2站(5分钟)
三元晌高站
步行130米 (5分钟)
三元站
地铁8号线
莲花方向
3站(7分钟)
川大江安校区站
终点（川大江安校区

④ 一个有5年工作经验的程序员，一般工资可以达到多少

初级。可以独立完成自身的目标，留下的坑显着降低，问题处理能力明显增强，对设计方案有一定的感受。在这个阶段，在常见架构的应用上，早已并没有太大难题，可以完全了解业务和方案设计，并能迅速落地式。此阶段，进一步提升撸码能力，学习培训常见难题的解决方法，编码的出现显着扩大，变成team中干活儿的主力军。

千锋成都市教学区创立至今已有三年时间，像java编程语言表达一样，千锋成都市教学区也拥有自身充沛的活力，持续向公司运输高品质IT优秀人才。千锋成都市Java课程培训一直在持续产品研发升级，力求可以让千锋的课程内容紧靠互联网的发展时尚潮流，致力于更深层化的课程内容。更是这类持续求进、求进的自主创新，使千锋学生大学毕业就可在短时间学生就业而且得到行业内较强的薪资，更改一大学毕业就下岗的难堪局势。

⑤ 天府三街地铁站B口到天府二街怎么走

公交线路：131路，全程约3.5公里

1、或绝从天府三凯旁街盯团橡地铁站-B口步行约280米,到达地铁天府三街站

2、乘坐131路,经过7站, 到达天府二街站

⑥ 程序员搞笑图片，就是一张图片，上面第一个是完成版，然后是完成版1，完成版2。。后面是定稿 最后是遗书

那是论文，不是程序员

⑦ 天府三街到天府二街怎么走

公交线路：升皮铅817路，全吵好程约2.5公里

1、从天府三街步行约700米,到达天府二街东握贺站

2、乘坐817路,经过3站, 到达天府二街站

⑧ 超好用的7款程序员在线画图工具

程序员7款画图工具，全都免费

1.Excalidraw

Excalidraw 是一款虚拟白板开源在线应用，方便画出流程图、示意图等图表。多语言支持(包含中文)。白板为手绘风格的图画，可导入第三方图形素材库，支持多人协作、支持快捷键，可从 Excel 粘贴表格等功能。

2. zen flowchart

虽然是英文，但其实也并没有多么复杂的内容，而且浏览器现在都带有页面翻译的功能，所以还是蛮方便的!初次使用需要注册，也并不难，随便自己的一个邮箱注册一下就好了，注册完成后就直接登陆。

3. visual paradigm online

这个网站最大的一个优点就是直截了当的给你提供了各方面各类型的流判液唤程图模板，能够直接选择掘凯并使用。

4. draw io

这个网站是大家一提到思维导图流程图啥的就会搬出来的“大佬级”的网站，几平全平台都可用，Windows、MAC、在线网站都可以直接使用。

5.迅捷画图

要论模板，论制作简单，迅捷画图也拿得出手!国产的软件，可能大家更能接受。但是，比较埋伏差的体验就是好多模板要付费，这也是我最讨厌的地方。

6. Microsoft Visio

说流程图除了必提http://draw.io，微软的Visio也必须要有一个排面。用过Visio之后你的流程图直观的告诉别人:专业+逼格!绝大部分的科研大佬们一定首选Visio这个软件，但是因为它价格贵且不符合在线轻量级的特质。

7.ProcessOn

ProcessOn是一个面向垂直专业领域的作图工具和社交网络，提供基于云服务的免费流程梳理，可以在线画流程图、思维导图、UI原型图、UML、网络拓扑图、组织结构图等等，您无需担心下载和更新的问题，不管Mac还是Windows，一个浏览器就可以随时随地的发挥创意，规划工作。

专注于为作图人员提供价值，利用互联网和社交技术颠覆了人们梳理流程的方法习惯，继而使商业用户获得比传统模式更高的效率和回报，改善人们对流程图的创作过程。

⑨ 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 。