做计算机视觉深度学习，配 i5 16GB 内存 Chromebook 🤣

学数学，到时候转专业方便

退潮了我博士毕业去哪找工作

BTW 开头"家乡省会双非本科"有点意义不明，感觉不需要给自己打这种 Tag

11 楼说的没毛病。这种情况是暂时的。

做着得有自己的技术优势，比如有自己的一套分布式梯度同步算法

感觉不需要，如果孩子真的合适出去读，那拿全奖其实也挺容易的，如果孩子不太喜欢去深造，那在国内读和国外读其实区别不大

这个不需要用到任何的 CV 知识吧？视频就是图片，调用摄像头获得某一帧就好了，识别色块也简单，如果能限制试纸的放置位置直接拿图像对应的地方矩阵就好了 ，颜色的话把读到 RGB3 通道转到 HSL 空间和比色卡算数值差，设定一个 threshold 就可以了。如果不能限制试纸的位置，用读到的整张图片转化色彩空间到比色卡的空间范围内做 Clip 然后算最大的面积。 拿 JS+Canvas+Camera API 就行，可能这里唯一的问题是怎么保证 Camera 读到的颜色偏色不太大，可以考虑在拍的时候用一个亮的白光灯打着。

🐶🌞的生活

在国外，粤康码是绿的，点进去显示从出境后国家政务服务平台就没有推送过健康证明情况，所以也没有更新

[]( https://imgtu.com/i/50DIGq)

Apple Map 自带的 Satellite，类似于点云渲染后的效果

别急，国内的普通学校都这样子的，相对来说这也是对新生性价比最高的事情

是因为输入的原图，不仅仅经过了下采样的操作减低分辨率，还经过了各种的压缩损失了信息，从而出现 domain gap 。而 waifu 最原始的算法基于 SRCNN 在训练的时候并没有考虑到这些情况。如果重新训练 waifu 用楼主自己的数据集，在 2x 倍的放大倍率下应该是没太大差距的

FYI: 坐标 CUHK 深圳校区，大至学校办公室小至物业维修全部通过邮件通知，没有什么微信群 qq 群钉钉群。学校用的 exchange mail 套件

from torch import nn 然后 model = nn.Sequential()，然后后面的一致就行了~

类似的方法在国内已经被应用的很广泛的。直观来说是类似于 PCA 而不是和识别相关的成字体，先用 Encoder 成一个编码，传输后再用 Decoder 还原细节。

推荐 imagemagick，比如拉个红框，可以 magick mogrify -fill none -stroke blue -strokewidth 15 -draw "rectangle 840,400 940,500" *.png