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「此房设计一出，隔壁小媳妇看的嗷嗷叫，赖在我家不走」百家号

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大家在装修的时候,都会纠结装修设计的风格，我们要怎么选？很多人都以为风格选择了，导致毁了整个家装都会了，因此，很多人都知道家装风格的定位是我们家装设计的第一步。那么你知道都有哪些重要风格吗？什么样的装修设计，能让所有人都能满意呢？那么今天小编给大家说说，那些好看的装修风格设计。
一、崇尚时尚的现代简约风格对于不少青年人来说，事业的压力、繁琐的应酬让他们需要一个更为简单的环境给自己的身心一个放松的空间。不拘小节、没有束缚，让自由不受承重墙的限制，是不少消费者面对家居设计师时zhui先提出的要求。而在装修过程中，相对简单的工艺和低廉的造价，也被不少工薪阶层所接受。材料的质感对于简约主义十分重要，如果在选材方面过于仓促，那么简约风格很容易沦为简单的设计。可以说，现代简约风格装修的选材投入，往往不低于施工部分的资金支出。
二、现代前卫风格演绎另类生活比简约更加凸显自我、张扬个性的现代前卫风格已经成为艺术人类在家居设计中的。无常规的空间结构，大胆鲜明对比强烈的色彩布置，以及刚柔并济的选材搭配，无不让人在冷峻中寻求到一种超现实的平衡，而这种平衡无疑也是对审美单一、居住理念单一、生活方式单一的zhui有力的抨击。
随着“80年代”的逐渐成熟以及新新人类的推陈出新，我们有理由相信，现代前卫的设计风格不仅不会衰落，反而会在内容和形式上更加出人意料，夺人耳目。该风格强调个人的个性和喜好，但在设计时要注意适合自己的生活方式和行为习惯，切勿华而不实。
三、雅致风格再现优雅与温馨如果你喜欢欧式古典的浪漫，却又不能被的繁琐束缚；如果你喜欢简约的干练，但又认为它不够典雅，缺少温馨，那么不妨尝试雅致主义风格。雅致主义是近几年刚刚兴起又被消费者所迅速接受的一种设计方式，特别是对于文艺界、教育界的朋友来说。空间布局接近现代风格，而在具体的界面形式、配线方法上则接近新古典。在选材方面应该注意颜色的和谐性。
四、新中式风格勾起怀旧情绪新中式风格在设计上继承了唐代、明清时期家居理念的精华，将其中的经典元素提炼并加以丰富，同时改变原有空间布局中等级、尊卑等封建思想，给传统家居文化注入了新的气息。没有刻板却不失庄重，注重品质但免去了不必要的苛刻，这些构成了新中式风格的独特魅力。
特别是中式风格改变了传统家具“好看不好用，舒心不舒身”的弊端，加之在不同户型的居室中布置更加灵活等特点，被越来越多的人所接受。专家解读：多以中式产品和西式陈设为主。木质材料居多，颜色多以仿花梨木和紫檀色为主。空间之间的关系与欧式风格差别较大，更讲究空间的借鉴和渗透。
五、新古典风格体现“形散神聚”是新古典风格的主要特点。在注重装饰效果的同时，用现代的手法和材质还原古典气质，新古典风格具备了古典与现代的双重审美效果，的结合也让人们在享受物质文明的同时得到了精神上的慰藉。不可否认，新古典是融合风格的典型代表，但这并不意味着新古典的设计可以任意使用现代元素，更不是两种风格及其产品的堆砌。
试想，在浓郁的艺术氛围总，放置一个线条简单、形态怪异的家具，其效果也会不伦不类，令人目结舌。注重线条的搭配以及线条与线条的比例关系。一套好的新古典风格的家居作品，更多地取决于配线和材质的选择。
六、欧式风格营造华丽作为欧洲文艺复兴时期的产物，古典主义设计风格继承了巴洛克风格中豪华、动感、多变的视觉效果，也吸取了洛可可风格中唯美、律动的细节处理元素，受到了社会上层人士的青睐。特别是古典风格中，深沉里显露尊贵、典雅浸透豪华的设计哲学，也成为这些成功人士享受快乐，理念生活的一种写照。古典风格在设计时强调空间的独立性，配线的选择要比新古典复杂得多。
在材料选择、施工、配饰方面上的投入比较高，多为同一档次其他风格的多倍，所以古典风格更适合在较大别墅、宅院中运用，而不适合较小户型。
七、表达休闲态度的美式乡村风格一路拼搏之后的那份释然，让人们对大自然产生无限向往。回归与眷恋、淳朴与真诚，也正因为这种对生活的感悟，美式乡村风格给了我们享受另一种生活的可能。美式乡村风格摒弃了繁琐和奢华，并将不同风格中的元素汇集融合，以舒适机能为导向，强调“回归自然”，使这种风格变得更加轻松、舒适。
美式乡村风格突出了生活的舒适和自由，不论是感觉笨重的家具，还是带有岁月沧桑的配饰，都在告诉人们这一点。特别是在墙面色彩选择上，自然、怀旧、散发着浓郁泥土芬芳的色彩是美式乡村风格的典型特征。美式乡村风格的色彩以自然色调为主，绿色、土褐色zhui为常见；壁纸多为纯纸浆质地；家具颜色多仿旧漆，式样厚重；设计中多有地中海样式的拱。
八、披着神秘面纱的地中海风格地中海文明一直在很多人心中蒙着一层神秘的面纱。古老而遥远，宁静二深邃。随处不在的浪漫主义气息和兼容并蓄的文化品位，以其亲和力的田园风格，很快被地中海以外的广大区域人群所接受。对于久居都市，习惯了喧嚣的现代都市人而言，地中海风格给人们已返璞归真的感受，同时体现了更高生活质量的要求。色彩选择很重要，色彩多为蓝、白色调的纯正天然的色彩，如矿物质的色彩。
以上就是小编给大家分享的装修风格的设计的一些建议，其实我们在进行装修的时候，无论是哪种风格，只要适合我们自己的是最好的。每个人的喜好不一样，未必别人喜欢的就是我们自己喜欢的，因此我们设计一定要选择合适自己的。好了，就给大家分享到这里。

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「桂花鱼怎么做最好吃一定要清蒸，记住这几步，省时省力又好吃」百家号

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转载自百家号作者：JJ美食清蒸桂花鱼是一道地道的南方菜，很多人都喜欢吃，但大多数却不知道怎么做这道美味的菜，其实啊，他的做法非常简单，只需要几样佐料，就能让他的味道淋漓尽致的发挥出来，而且这道菜，还非常的有营养，这种做法可以充分的保留鱼自身所带的营养物质，大家学会之后，快和家人朋友们分享一下吧！
食材与配料：桂花鱼、蒸鱼豉油、油、辣椒、大葱、生姜、少量香菜。
制作过程：
1、先把新鲜的桂花鱼清洗干净，将它的内脏去掉，因为内脏我们一般不吃，洗净。
2、将鱼身体分上下分两段片开，先从中间切一刀，然后一刀朝前，一刀朝后，反着方向片开，另外一面划上几道深点的口子即可，如下图
3、把切割好的鱼身完整的放入盘中，不需要进行腌制，直接上锅蒸八分钟左右。
4、上锅蒸的时候，我们也不要闲着，把葱切丝，垃圾切丝，姜切丝，香菜切成段，这四种佐料可是烹制清蒸鱼最常见的搭配哦。
5、桂花鱼蒸好以后，把刚才准备的四种佐料均匀的铺在鱼身上，此时可以自由发挥，把他们摆出一个漂亮的造型，让他们错落有致的排在上面。
6、锅里倒入食用油，开火，当油冒烟时，直接浇在鱼身上，然后再加入几小勺蒸鱼豉油，切记：先浇油再加蒸鱼豉油，顺序不能反，只有这样，清蒸鱼的味道，才会鲜嫩又美味。
小贴士：
1、蒸鱼豉油本来就是咸的，所以在烹饪过程中，就不需要放盐了，当然了，如果你口味比较重，少放点也是可以的，毕竟蒸鱼讲究着原汁原味嘛！
2、不光是桂花鱼，什么鱼都可以这样做，对象不限，但是以石斑鱼、桂花鱼、鲈鱼最为美味。
3、香菜、姜丝、葱丝、辣椒丝，这几种食材配在一起，既看起来漂亮，又可以去除鱼体内的腥味，它们可是清蒸鱼最经典的搭配模式哦。
怎么样，朋友们喜欢学会了吗？尤其是爱吃鱼的朋友，掌握这一招，自己也可以在家做出美味的清蒸鱼了，是不是又方便又实用啊？大家还有什么别的做清蒸鱼的窍门吗？都可以在下面和我们一起分享哦！

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「天津必去的两大景点，你们都应该知道」百家号

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天津之眼
天津之眼(TheTientsinEye)，全称天津永乐桥摩天轮(TheYongleBridgeTientsinEye)，坐落在天津市红桥区海河畔，是一座跨河建设、桥轮合一的摩天轮，兼具观光和交通功用。是世界上唯一建在桥上的摩天轮，是天津的地标之一。摩天轮直径为110米，轮外装挂48个360度透明座舱，每个座舱可乘坐8个人，可同时供384个人观光。摩天轮旋转一周所需时间为28分钟，到达最高处时，周边景色一览无余，甚至能看到方圆40公里以内的景致，被誉为"天津之眼"。
天津之眼一个关于摩天轮的传说，说摩天轮上的每个盒子里都装满了幸福，所以当人们仰望摩天轮时，就是在仰望幸福。天津之眼是世界唯一建在桥上的摩天轮，也给了期待幸福的人们更多的渴望。确实，天津之眼从“睁开”的那一天起，就开始让幸福飘溢，就开始守望我们这座希望之城并见证它的不断变迁。有“天津之眼”之称的慈海桥是海河综合开发第一批新建的桥梁之一，也是海河上技术难度最大的一座跨河桥梁。按照初步规划，2008年年底慈海桥将完成施工正式亮相，而矗立在桥中间的一座巨型摩天轮也将与市民见面。这是中国十大城市地标建筑之一。天津之眼这座摩天轮不仅将成为世界上唯一建在桥上的摩天轮，也将成为天津市的标志性景观之一。
实际上，单从高度角度来看，天津之眼超越了大名鼎鼎的伦敦之眼而跃居世界第一。稳坐于永乐桥之上的天津之眼作为世界上唯一一座建在桥上的摩天轮，其巧夺天工和奇思妙想确是当之无愧的“世界第一”。天津之眼慈海桥是海河综合开发第一批新建的桥梁之一，也是海河上技术难度最大的一座跨河桥梁。按照初步规划，2008年年底慈海桥将完成施工正式亮相，而矗立在桥中间的一座巨型摩天轮也将与市民见面。2008年4月22日，“天津之眼”摩天轮安装建设基本完成，座舱安装完毕。2009年4月16日，永乐桥摩天轮正式开放。2008年北京奥运会火炬传递天津站经过了永乐桥和天津之眼，并且在奥运会开幕前不久，永乐桥正式通车。天津永乐桥摩天轮于2009年4月28日正式开放迎接游客。摩天轮天津之眼是天津市河北区的一处国家4A级景区（由天津市河北区政府出资建设）是亚洲第一摩天轮，是一座跨河建设、桥轮合一的摩天轮，兼具观光和交通功用。摩天轮外挂装48个透明座舱，每舱可乘8个人。舱内有空调和风扇调节温度，可同时供384人观光。摩天轮转动一圈的时间会受到乘客人数、天气变化的影响，保持在20至40分钟之间。天津永乐桥摩天轮的每个座舱的面积达到12平方米左右，可供8个人同时乘坐。据了解，48个座舱将在电力的驱动下匀速旋转，转一圈大约需要30分钟。可供300~400人同时观光。摩天轮的直径有110米，因此，对它的转动轴技术含量要求很高,天津之眼的转动轴是德国制造的，目前，摩天轮已经通过了抗压、抗渗、抗折、抗冻等强度试验。
2008年4月22日，“天津之眼”摩天轮安装建设基本完成，座舱安装完毕。永乐桥建成后将成为天津的一大标志性景观。该桥商业设施建筑面积将达到2500平方米。永乐桥位于海河源头三岔河口的黄金区域，毗邻鼓楼商贸文化区，与中国北方最大的小商品集散市场——大胡同商贸区相距不远。同时，河岸左侧的万象轻纺城、凤凰商贸城和大悲院也能吸引八方游客。这是中国十大城市地标建筑之一。这座摩天轮将成为世界上唯一建在桥上的摩天轮。永乐桥摩天轮的直径为110米，最高点距离地面的高度可达到120米左右，相当于35层楼的高度，能看到方圆40公里以内的景致。
津湾广场
津湾广场，位于天津市和平区的一处海河河湾南岸，其一期工程为紧邻海河、面向天津站的欧式建筑群。东侧和北侧海河环绕，西临解放北路，位于原天津法租界内，建筑风格与周边原租界内的历史建筑一致，，作为天津金融城的标志性区域，津湾广场于2008年启动建设，并完成一期工程。
津湾广场坐落于和平区解放路金融街地区的津湾广场，是天津市20项大服务业聚集的地方之一，是天津金融城的标志性区域。一期工程于去年国庆前夕建成开业。一期项目建筑面积17.1万平方米，由5座欧式风格的地上商业建筑及地下商业街、停车场共同构成，并设有开放式广场及沿海河湾亲水平台，汇集了剧场、影院、高端餐饮、娱乐等业态，包括津湾国菜、繁花高端商务夜总会、金湾倾城KTV会所、中华福利博彩、超五星级全数字化国际豪华影城等等的项目，能满足不同层次的消费需求。
津湾广场具体分为五大空间，精致休闲空间，以高端消费展示中心、商务休闲餐饮为主。都市活力空间，以高端商务餐饮、商务俱乐部为主;魅力视听空间，建设津湾时代剧场，主演大型歌舞剧;时尚娱乐空间，以高端酒吧、咖啡厅、高档西餐厅、休闲KTV为主;欢乐时光空间，以影院、时尚购物、餐饮娱乐为主。津湾广场是融合现代化、欧式建筑于一体的开放、和谐、生态、智能的高端商务商业聚集区，也是天津第一座24小时的不夜城，其中影国际影城也是天津第一家3DIMAX影院。津湾广场二期工程为高端商务区，占地面积约7.9万平方米，其中地上建筑面积约40万平方米，包括高级商务办公写字楼、高级公寓、酒店、高档零售业及高端会议中心。津湾广场全部建成后，将完善金融城商务办公区、行政办公及酒店服务区板块功能，并形成以它为核心辐射发散的金融布局体系。
由于特殊的历史背景,津城素有"万国建筑博览馆"之美誉。如今,海河两岸新建的建筑,仍充分体现了对传统的继承,仍鲜明展示了对历史的延续,因此城市建筑虽然建设时间不同、建筑材料不同、功能不同,但却一脉相承交相辉映,尽显城市建筑和谐之美。最能展示津城建筑理念的最新建筑,当数刚刚落成的津湾广场。秀丽的建筑,高耸的塔楼,呈现出动人的空间形象,既有节奏又有韵律,既有秩序又有变化,这组在海河西岸如诗如画的建筑群,大气而不失细节、壮观而不失秀美。特别是它恰到好处地利用海河自然湾,将水拥于楼边将楼投入水之中,从而产生了水中有楼、楼中映水的奇妙视觉效果……可以说津湾广场集中和兼容了近代建筑的多种风格与要素。由诸多要素所构成的蔚然壮观的建筑风貌,在整体上却以其完美的空间序列和优美的天际线而达到高度的统一,充分显示了建筑空间的艺术魅力。人们发现漫步海河,可随着视线移动而看到建筑变化的轮廓曲线,自由的曲线缓和了直线的生硬,潜移默化地呈现出温馨与和谐。
津湾广场最大的亮点是它的人文底蕴。天津近代建筑风格的多元构成,突出地反映了中西文化交汇的时代特征,映现了天津近代城市的功能、文化和风尚,以及它的文化价值。津湾广场非常成功地运用了西方建筑文化的基本元素,在美若油画般的景象中,世界各国的建筑流派交相辉映,诸如巴洛可的华美,古典主义的自然,浪漫主义的飘逸,折衷主义的诗意,使得广场四周的建筑形式缤纷多姿,百年酿就的文化底蕴仿佛映射其上,使人感受到历史细胞里文化的芳香,触摸到天津生生不息、飞花流彩的文脉和气脉。这是天津人的审美慧眼与人文卓识达到相当高度的标志。美在自然中。津湾广场上的建筑墙面均采用清水红砖与浅灰色的混水装饰线搭配,大方明快,清秀雅致。清水砖墙在天津有着久远的历史,它以朴实凝重的色彩和独特的肌理孕育着特有的表现力,清水墙在阳光下浓淡虚实相生,其墙面的色彩与投影会随着一天日照角度的变化而呈现出不同的景象,这种简素至上的美所形成的建筑风格,清新质朴、温馨文秀,有亲切近人之感,充满着人情味。
转载自百家号作者：别拿女人说事

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「幼儿园教学环境的创设与利用」百家号

如何看待百家号Lite小程序热议话题「幼儿园教学环境的创设与利用」
环境对人的影响是潜移默化且持久深远的。作为儿童生活、学习、游戏的场所，幼儿园必须将环境创设作为日常工作中的重要组成部分，通过良好、适宜环境的构建来促进幼儿教育的开展及儿童的身心健康。然而，很多幼儿园对环境创设工作的重要性认识不足，缺乏将环境与教学相结合的意识，因此我们必须充分发挥环境在儿童教育成长中的重要作用，实现幼儿园环境创设与儿童健康紧密结合。
《幼儿园教育指导纲要》明确提出："环境是重要的教育资源，应通过环境的创设和利用，有效地促进幼儿的发展。"倡导为孩子创设良好的教育环境，注重环境与幼儿身心发展的关系成为幼教工作者的共识。但是，科学、高效地开展此项工作，形成"少投入、多办事，重教育、轻形式，勤动手、为长远"的环境创设意识，充分发挥环境创设的教育作用并非易事。为此，以可持续发展观来指导幼儿园环境创设不失为明智的选择。在可持续发展的理念中，环境保护是重要内容，持续、发展的开发利用环境是核心，以人为本是本质。幼儿园环境创设中坚持可持续发展，就是要使环境在满足幼儿发展需要的同时，又能保证环境的开发和利用最优化，真正体现环境教育性、社会性和生态性的统一。幼儿园教学环境创设中的问题。对环境创设的作用认识不清在构建幼儿园环境时，必须明确每个环境构设的不同意义，因为只有充分发挥环境的创设效果，才能更好地促进儿童发展。然而，部分幼儿园将环境建设单纯视作外部建设中的一个组成环节，只发挥了环境的观赏作用，而忽视了外部环境对幼儿教育开展的辅助性。与此同时，单一的外部环境建设也很容易使教师和幼儿对物质环境的理解发生偏颇，进而导致教学空间与物理空间相连节的情况。
不能清楚地认识到环境创设的作用，导致部分幼儿园在进行环境创设时不能将环境美感与其教育作用兼顾。过于追求美感会弱化环境创设的教育作用，也会降低幼儿对环境的接受能力。比如用色彩种类过多或过度明亮的颜色来装饰幼儿园，会使儿童的视神经和情绪始终处于兴奋状态进而引发审美疲劳，降低儿童的学习效率。另一方面，部分幼儿园将室内环境打造为与小学、初中课堂类似的模式，即过分注重环境的教学意义。这种情况下，大同小异的环境很难吸引这一年龄段儿童的注意力，且无法发挥出环境对教育的推动动作，从而弱化了环境对创造力和想象力的激发作用。幼儿喜爱新鲜事物的特性，决定了他们厌烦较长时间内置身于同一个环境，这就要求幼儿园方面必须定时对其内部的环境创设进行调整，以此满足不同阶段不同的教学需要，同时满足幼儿审美的新鲜感。在实际操作过程中，一些幼儿园出于避免麻烦和节约资金的考虑，在很长时间内都不进行幼儿园内部环境的重新创设。这使得学生在单调的环境内进行学习和游戏，从而使他们无法在生活过程中感受到新奇环境所带来的冲击。环境创设的材料追求美观、豪华的现成设备，自制材料少，显得贫乏和单调在一些幼儿园特别是公立幼儿园，创设者缺乏主人翁思想，缺乏积极动手、开拓创新意识，不主动想办法挖掘、利用身边自然资源和乡土资源，环境创设的等、靠、要现象突出，更多依靠国家划拨资金购买一些成品进行布置。
幼儿园教学环境的创设与利用。主题墙环境创设能使幼儿有探索学习主题活动内容条件。良好的环境有助于幼儿更好的发挥自己的潜能，手脑并用。让好奇心和探索与欲望得到最大的满足。很多教学活动很难在"一节课"里让幼儿"尽兴"或挖掘出全部的教育内涵，而有的活动，只放在一节课内进行，有些幼儿很轻松就达到教育目标，而有些幼儿则遇到困境无法完成。这是我们就要利用环境资源，为幼儿探索创造继续学习主题课程内容的条件。主题墙应是动态的，它随着幼儿的学习、活动的需要而变化，为教育活动的开展和幼儿的主动发展服务。主题墙应是互动的，是"生生互动"、"师生互动"、"家园互动"的有机结合，最终使幼儿在与环境的互动中身心得到健康的发展。墙面应成为幼儿、家长、教师进行环境创设的平台，墙面材料的收集者应是幼儿、家长和教师。精心选择环境创设的内容，采取丰富多样的创设形式，突出幼儿园的教学特色。幼儿园环境创设一方面要考虑当地的风土民情、文化底蕴、气候条件，另一方面要考虑本园的经济条件、教师能力，特别是教学特色。每个幼儿园都有自己的办园特色，因而在创设环境时要服从于本园的教学特色，扬长避短、因地制宜地进行幼儿园的环境设计。
有的幼儿园是英语特色幼儿园，可以在室内外的环境创设中考虑突出这一特点，以便更好地为教学特色起烘托渲染作用。因而，可将幼儿园名称、班标、室标等标志性的图标都做成中英文的，幼儿园大门两侧、大厅、走廊以及各种园内设施上均可悬挂或贴上中英文卡片，大、中、小班的活动区域内可根据教学内容将英语字母、单词做成卡片进行布置，形成具有英语氛围的环境。当教师带领幼儿散步、观察时，当家长接送孩子时，围绕这些情景，随机教育，能激发幼儿学习英语的兴趣。这样的环境既体现了美化功能和育人功能的统一，又突出了幼儿园的特色，使幼儿园的形象在众多幼儿园中凸现出来，从而能在激烈竞争中占有一席之地，这是幼儿园持续发展的根本。幼儿园是幼儿生活、学习、成长的重要场所，幼儿园环境是对幼儿实施教育的宝贵资源，是促进幼儿德、智、体、美全面发展的重要条件。幼儿园环境是社会环境的一个缩影。在创设环境过程中，创设者除了要有正确的教育观，还要有科学的发展观、正确的生态观和环保意识，努力为幼儿创造一个更加合理、更加理想、卫生安全、丰富多彩的环境，让幼儿健康、愉快地成长。
该话题由百家号作者薛玉娥「简介:教育，是一群人才能做成的事业」整理发布
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「央财硕士，因毕业于普通本科被辞，谁在鄙视研究生的本科出身」百家号

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考研、读研正在成为一种热门，每一年都有二、三百万的大学毕业生，报名考研，想要进一步深造，取得更好的文凭。但是，当你千辛万苦拿到研究生毕业证书时，是否就能找到一份心仪的好工作了？看来真的是未必呀！来看看上面这个真实的事例，某央财硕士生，这毕业证书的招牌够亮的吧，而且进入单位以后他表现非常好，但是，仅仅是因为他毕业于普通的一本本科，就这一点，就使得用人单位的领导无论如何也不想要他，最终辞退了他。
就像同学们所说的，有些用人单位，他们所谓的学历歧视就是不想要人的借口罢了，随便给你点改变不了的硬伤，就把你辞退了。即使他们不歧视本科出身，也会要求你英语过六级必须650+，那你也没办法的。但是，真的有许多用人单位是歧视研究生的本科出身的，比如说投行，就可能会看第一学历，毕竟现在投行太人满为患了。还有如中国铁路设计集团，对实习生的要求就是本硕双985，没办法，人才歧视一直都在，有好的谁要次的呢，除非你有人。
是的，这就是现实，十分无奈，对此，作为用人单位的领导是怎么看的呢？某领导是这样说的：像我们单位，就曾经深受普通本科985硕士之害，交给他稍微复杂一点的工作，就拿不下来，经常需要985本科生指导和帮忙，单位里这样的人不是一个两个，着实让人无奈！
而且，对于本科普通出身研究生是985同学的鄙视，不是少数人，像上面几位同学所说的，似乎也无法反驳，第一位同学认为，考研的难度和高考的难度，那根本不在一个层次上，这怎么比？高考是十几年积累的成果，考研则是一年的突击，二本和高中一样学两三年怎么也上个985的研了，让他们回去高考依旧只能考个二本，是吧？
还有，如第二位同学所说，当然要鄙视了！本科出身决定了一个人的学习能力，虽然拿到研究生文凭能看的过去，但是，思考能力和做事能力还是有所差距的，因此，人们鄙视这些普通本科出身读了985研究生的同学。但是，我们也要替这些同学抱不平一声：本科出身不好，辛辛苦苦考取了名校研究生，还那么倍受歧视，导师不愿收，985本科生瞧不起，同一个班级同学都不待见，就业单位还要查查你的本科毕业证书，甚至连未来的丈母娘都嫌弃你普通本科配不上她闺女！天哪，还要不要他们活下去了？
以上的说法，感觉都很有道理，都有各自的难处在。那么，朋友，对于普通本科毕业的985硕士生，你是如何看的，你鄙视过他们吗？

该话题由百家号作者老左聊教育「简介:一线教师，出版过教育专著，与您聊教育。」整理发布
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「2018上海户口 - 最新落户指南」百家号

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2017非上海生源应届高校毕业生
进沪就业评分办法公布！非沪籍应届生落户、居转户、投靠落户、人才引进落户
等6类落户方式
小编给你最全盘点！1、非沪籍应届生落户上海市学生事务中心发布
《2017年非上海生源应届普通高校毕业生进沪就业申请本市户籍评分办法》
评分指标包括：
最高学位和学历、毕业学校、学习成绩、外语和计算机水平、用人单位要素分
等。
今年进沪就业申请户籍的标准分为72分。下附详细的评分标准
（请在下面滑动查看）
2017年标准分为72分毕业生要素分基本要素1.最高学位、学历博士、研究生27分
硕士、研究生24分
学士、本科生21分
2.毕业学校第一类高校及研究生培养单位15分
（原“985工程”建设高校、在沪原“211工程”建设高校、中科院在沪各研究所等研究生培养单位）
第二类高校及研究生培养单位12分
（其它原“211工程”建设高校、中央直属研究生培养单位、上海各本科高校和研究生培养单位）
其他高校及研究生培养单位8分
3.学习成绩*按照毕业生在校期间学习成绩专业（班级）综合排名对其等级进行评定
一级（成绩综合排名前25％）8分
二级（成绩综合排名26％-50％）6分
三级（成绩综合排名51％-75％）4分
四级（成绩综合排名76％-100％）2分
4.外语水平*外语水平证书一般应在所在学校或培养单位考点取得
CET-6级证书或成绩达到425分（含）以上、专业英语八级8分
CET-4级证书或成绩达到425分（含）以上、专业英语四级7分
外语类、艺术类、体育类专业外语课程合格7分
5.计算机水平毕业研究生7分
理科类计算机高级水平或免予此项要求的专业7分
（本科2013年前入学毕业生：数学类、电子信息科学类、电气信息类、管理科学与工程类；本科2013年（含）后入学毕业生：数学类、电子信息类、电气类、自动化类、计算机类、管理科学与工程类。）
文科类专业计算机中级或省级二级水平7分
理科类专业计算机中级或省级二级水平6分
文科类专业计算机初级或省级一级水平6分
艺术类、体育类专业相关课程合格6分导向要素1.荣誉称号（校级及以上级“三好学生”、“优秀学生”、“优秀学生干部”、“优秀毕业生”）
经认定的国家级10分
省（自治区、直辖市）级5分
学校级（每次1分，不超过2分）1分
2.学术、文体竞赛获奖（在全国大学生“挑战杯”赛、全国“互联网+”大学生创新创业大赛、全国大学生（研究生）数学建模竞赛、中国研究生电子设计竞赛、全国大学生电子设计竞赛、全国大学生英语竞赛、全国大学生“飞思卡尔杯”智能汽车竞赛等全国性比赛（含地方赛区，不含专项竞赛）获奖。）
⑴上述全国性比赛奖项：
一等奖10分
二等奖8分
三等奖6分
⑵上述全国性比赛地方赛区奖项：
一等奖5分
二等奖3分
三等奖1分
（以上奖励表彰仅限在最高学历就读期间获得；同类奖励取最高分；荣誉类和竞赛类奖励可以累计加分，最高不超过15分。）
3.科研创新最高学历就读期间参加学校科学研究活动并获得相应的发明专利5分
（申请落户的毕业生应为该专利首次申请时的发明人，且对该项发明创造的实质性特点作出创造性贡献，不包含该专利首次申请后变更的发明人。）
4.国家就业项目服务期满上海高校毕业生参加西部计划服务期满5分
（毕业生按照其毕业当年的评分办法予以评分，并在此基础上给予加分）
上海高校毕业生参加“到村任职”、“三支一扶”计划服务期满、在校期间应征入伍按相关政策执行。用人单位要素分基本要素用人单位招聘高校毕业生行为符合诚信规范，并与毕业生签订劳动或聘用合同期为一年及以上的就业协议，劳动派遣方式除外5分导向要素1.引进重点领域人才用人单位录用上海市重点发展领域所需学科（专业）毕业生3分
用人单位录用上海市重点发展领域所需学科中的教育部、上海市、上海市教委重点学科毕业研究生3分
2.承担重大项目用人单位承担国家和上海经济社会发展重大项目且录用的毕业生专业与行业相匹配3分
用人单位为远郊地区教育、卫生、农业等社会公益事业单位3分
（上述用人单位由各有关行业主管部门进行推荐，并报上海市高校毕业生就业工作联席会议确认后予以公布。）
3.自主创业在校或休学期间创业，企业经营情况良好5分
（毕业生须为符合相关要求创业企业的法定代表人且为原始发起人（不含股份转让、后期补入资金的创业情况），在企业中持股比例不低于10%。）
说明：毕业生学校及专业加分以学校及专业代码为准。2、居转户方式1、持《上海市居住证》满7年。2、持证期间按规定参加上海市城镇社会保险满7年。3、持证期间依法在上海市缴纳所得税。4、在上海市被聘任为中级及以上专业技术职务或者具有技师(国家二级以上职业资格证书)以上职业资格，且专业及工种对应。5、无违反国家及上海市计划生育政策规定行为、治安管理处罚以上违法犯罪记录及其他方面的不良行为记录。同时，持证人员符合下列条件之一的，可以优先申办上海市常住户口：
1、在上海市作出重大贡献并获得相应奖励，或在上海市被评聘为高级专业技术职务或高级技师（国家一级职业资格证书）且专业、工种与所聘岗位相符的，可不受持证及参保年限的限制。2、在上海市远郊地区的教育、卫生等岗位工作满5年的，持证及参保年限可缩短至5年。3、最近连续3年在上海市缴纳城镇社会保险基数高于上海市上年度职工平均工资2倍以上的，或者最近连续3年计税薪酬收入高于上年同行业中级技术、技能或管理岗位年均薪酬收入水平的，技术管理和关键岗位人员可不受专业技术职务或职业资格等级的限制。4、按个人在上海市直接投资(或投资份额)计算，最近连续三个纳税年度内累计缴纳总额及每年最低缴纳额达到上海市规定标准的，或者连续3年聘用上海市员工人数达到规定标准的，相关投资和创业人才可不受专业技术职务或职业资格等级的限制。3、投靠落户方式夫妻投靠（一）外省市人员（指农业户口和非农业户口的无业人员，下同）与具有本市家庭常住户口的居民（指在本市已登记常住户口满10年）依法办理婚姻登记满10年、年满35周岁，可准予其在配偶户口所在地落户
。（二）外省市少数民族及归侨、归侨子女、华侨子女与具有本市家庭常住户口的居民（指在本市已登记常住户口满7年）依法办理婚姻登记满7年，可准予其在配偶户口所在地落户。（三）外省市人员与本市残疾居民依法办理婚姻登记满5年，可准予其在配偶户口所在地落户。您可登入“
上海公安门户网”政府信息公开栏目
查看本市夫妻投靠其他类型的户口迁移政策规定或请您前往拟落户地公安派出所咨询，索取《上海市公安局窗口服务告知单》
根据菜单内容准备材料，材料齐全后提出申请。子女投靠（一）外省市人员与本市常住户口居民（指在本市具有登记常住户口满5年）依法办理婚姻登记后，符合本市计划生育政策规定生育的未成年子女（16周岁以下或普通高中就读学生，下同），已随外省市父（母）办理出生登记，现要求投靠本市父（母）户口的，可准予在父（母）户口所在地（家庭户，且不因投靠落户使家庭人均住房面积低于市政府规定的住房困难标准。下同）落户。（二）原由本市经动员、分配去外省市工作现已被批准回沪落户的人员，其生育的子女从未就业、未婚未育、实际生活基础长期在本市、年龄不超过25周岁的，可准予在父（母）户口所在地落户。（三）经市教委批准已在本市落户的高校毕业生，其符合本市计划生育政策规定生育的未成年子女在沪居住生活的，可准予在父（母）户口所在地落户。（四）本市常住户口居民收养外省市小孩，经审核符合《中华人民共和国收养法》规定，依法办理《收养登记证》后随父（母）在沪共同居住生活满5年以上且未成年的，可准予在养父（母）户口所在地落户。老人投靠（一）经动员分配去外省市工作的原本市常住户口人员，现已按国家法定年龄退休，并已享受社会保险待遇，要求回沪投靠子女的，可准予其在子女户口所在地落户。如系未生育或未领养过子女，本市亲属（父母、兄弟姐妹）愿意接受的，可准予其在本市亲属户口所在地落户。（二）原本市常住户口人员因其他原因去外省市工作的，现已按国家法定年龄退休（夫妻双方须同时符合规定年龄），并已享受社会保险待遇的，要求返沪投靠本市子女的，可准予其在子女户口所在地落户。4、人才引进直接落户1创业人才获得科技企业孵化器或创业投资机构首轮创业投资额1000万元及以上
或者累计获得创业投资额2000万元及以上
（须资金到位并持续投资满1年）的上海市企业中持股比例不低于10%
的创业人才，在企业连续工作满2年的
，可以直接申办上海市常住户口。2创新创业中介服务人才在上海市技术转移服务机构中连续从事技术转移和科技成果转化服务满2年
，最近3年累计实现5000万元及以上
技术交易额（技术合同双方当事人分别不少于5家且不是关联企业，技术合同履行率达到70%及以上）的技术合同第一完成人，可以直接申办上海市常住户口。3风险投资管理运营人才直接落户：
上海市创业投资机构的合伙人或副总裁及以上
的高级管理人才，已经完成在上海市投资累计达到3000万元
的，可以直接申办上海市常住户口。4企业高管和科技技能人才直接落户：
最近4年内累计36个月
在上海市缴纳职工社会保险费基数等于上海市上年度职工社会平均工资3倍
且缴纳个人所得税累计达到100万元
的企业高级管理、科技和技能人才，可以直接申办上海市常住户口。5企业家
同时符合下列条件的企业家，可以直接申办上海市常住户口：一、运营上海市企业的法定代表人
（担任董事长或总经理）或持股不低于10%
的创始人。二、企业连续3年每年营业收入利润率10%以上
，且上年度应纳税额不低于1000万元；
或科技企业连续3年每年主营业务收入增长10%以上
，且上年度应纳税额不低于1000万元
；或企业在上海证券交易所、深圳证券交易
所等资上海市场挂牌上市。三、企业的生产工艺、装备和产品不属于国家和上海市规定的限制类、淘汰类目录。四、企业无重大违法违规行为和处罚记录,无不良诚信记录。5、11类人才申请落户据《上海市引进人才申办上海市常住户口试行办法》，这11类引进人才可直接申办上海市常住户口。引进人才已婚的，其配偶、未成年子女可同时办理户口迁移手续。1、具有博士研究生学历并取得相应学位或具有高级专业技术职务任职资格的专业技术人员和管理人员。2、获得省部级及以上政府奖励的人员。3、国家重大科技专项项目、国家重要科技计划项目和本市重大科技项目负责人及其团队核心成员。4、列入省部级及以上人才培养计划的人选。5、在本市重点支持的产业和领域中担任高级经营管理职务且具有研究生学历并取得相应学位的人员。6、本市金融、贸易、航运等现代服务业重点机构，高新技术产业化重点领域，高新技术企业，高新技术成果转化项目，在沪跨国公司地区总部及地区总部投资设立的具有独立法人资格的研发中心紧缺急需的具有本科及以上学历并取得相应学位的专业技术人员、管理人员和创新团队核心成员。7、本市重点引进机构、项目或做出重大贡献的企业紧缺急需的具有本科及以上学历并取得相应学位的专业技术人员、管理人员。8、本市重点产业发展紧缺急需、取得国家一级职业资格证书(高级技师)，或取得国家二级职业资格证书(技师)且获得国家及省部级以上技能竞赛奖励的高技能人才。9、本市文化艺术、体育、传统医学、农业技术及其他特殊行业紧缺急需的专门人才。10、在沪投资于本行业中处于领先水平、为投资所在地的区县经济社会发展作出重大贡献的企业中担任高级经营管理职务的创业人才。11、其他紧缺急需、确有特殊才能的人才。市政府有关部门根据本市经济社会发展，及时调整引进人才范围。6、留学回国人员申办落户根据《留学回国人员申办上海常住户口实施细则》，以下条件分分钟可入沪籍！
1来沪工作的留学回国人员应符合下列条件之一1．在国（境）外获得博士研究生学历学位。2．在国内“211”高校获得本科学历、学士学位或硕士研究生学历学位，并在国（境）外高校获得硕士研究生学历学位；或在国内非“211”高校获得本科学历、学士学位或硕士研究生学历学位，并在国（境）外世界排名前500名高校获得硕士研究生学历学位；或在国（境）外高校获得本科学历、学士学位和硕士研究生学历学位（不含大专起点本科和HND等形式）。3．在国（境）外世界排名前500名高校获得本科学历、学士学位（累计在国（境）外学习时间须满1年以上；中外合作办学、联合培养等性质毕业生应同时获得国内和国（境）外本科学历、学士学位；不含大专起点本科和HND等形式）。4．在国内获得硕士研究生及以上学历学位或取得副高级及以上专业技术职务任职资格，赴国（境）外进修、做访问学者满1年以上。同时，符合上述四项条件的人员最近连续6个月在同一单位社会保险缴费基数不应低于上一年度本市职工社会平均工资，个税缴纳情况应与社会保险缴费基数合理对应。5．其他不符合第2、3项条件，在国（境）外高校获得本科、学士及以上学历学位（本科学历、学士学位人员累计在国（境）外学习时间须满1年以上；中外合作办学、联合培养等性质毕业生应同时获得国内和国（境）外本科学历、学士学位；不含大专起点本科和HND等形式），同时最近连续12个月在同一单位社会保险缴费基数达到上一年度本市职工社会平均工资1.5倍，个税缴纳情况与社会保险缴费基数合理对应的人员。2来沪创业的留学回国人员应符合下列条件1、在国（境）外高校获得本科、学士及以上学历学位（本科学历、学士学位人员要求同上）或符合第4项条件，来本市创办企业的留学回国人员（注册资金不少于50万元人民币（实缴），本人担任企业法定代表人且为第一大股东（不含股份转让、后期资金注入），个人股份一般不低于30%），同时最近连续6个月在同一单位社会保险缴费基数不低于上一年度本市职工社会平均工资，个税缴纳情况与社会保险缴费基数合理对应。同时，留学人员在国（境）外院校获得的学历学位应属于教育部认可的范围。2、留学人员回国后应直接来上海工作，累计待业时间不超过2年；与申请单位签订的劳动（聘用）合同有效期在1年（含）以上，且自申请之日起有效期在6个月（含）以上（如合同约定有试用期的，需完成试用期后方可申报）；留学回国人员年龄须距法定退休年龄5年以上。派遣人员不属于留学回国人员申办上海常住户口范围。附上一张分数表~算算你的积分有多少了！市居住证》积分模拟打分计算器
网址：http://jzzjf.12333sh.gov.cn/jzzjf/pingfen/index.jsp
政策若有变化，以政府部门官网为准
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「你根本想不到，五大先进的汽车安全技术，汽车工程师已呕心沥血」百家号

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汽车发明的目的是让人们更加能够安全、方便的享受生活，但作为一台高速运行的机电一体化设备，自汽车诞生之日起，安全问题就一直是各大汽车制造厂最为重视的问题。无论是主动安全技术或是被动安全技术，新科技在汽车安全方面研发更加的深入，也让车辆对车主的保护愈加的完善。
而进入新时代，随着人工智能与现代制造业的发展，领先的科学技术也在汽车安全保护方面大放异彩，下面，二师兄为大家盘点一下目前比较先进的五大汽车安全技术。
一、全方位保护的车顶气囊技术自从安全气囊出现以来，挽救了无数的生命，可以说安全气囊是汽车行业中最伟大的发明，而现今，安全气囊已经成为汽车的标准配件之一，很多新车都以8个、10个或是更多安全气囊作为卖点，但是，目前汽车的设计方式，一般气囊都是安装在车厢座位的前方，或者装在乘客的两侧，很少有车辆配备车顶安全气囊，但其实根据相关数据显示，很多车祸发生时，乘客的头顶会撞击在车顶上造成人身伤害。福特推出的汽车安全设计技术中，有一项车顶气囊方案，而这种技术是在传感器检测到车辆即将失控翻侧时，会把装置的车顶气囊弹出，由于汽车的翻侧过程一般有持续性，这个车顶气囊还会一段时间内保持充气状态，这样就最大限度的保护了车内乘客的安全。二、主动出击的发动机前盖翻起技术日前在汽车行业新闻中可以看到一则视频，一辆新车向一个仿真人身上撞去，在碰撞的一瞬间，汽车的引擎盖迅速的弹起，仿真人没有直接撞在坚硬的引擎盖上，而下面有弹性的缓冲装置让它身上受到的撞击力大大的减轻。这是别克公司新推出的主动式发动机前盖弹起系统，它的原理是在车辆的行车电脑检测到车辆即将发生碰撞时，附属的控制部件会在0.1秒以内进行运作，机舱内设置的弹射装置就能将发动机盖弹起，这样行人等于有一个气垫降低了冲击力，因而车辆的安全性也得到了很大提高。三、防范于未然的前方碰撞警示系统车辆在路面行驶，一般而言前方的物体对汽车的安全威胁是最大的，因为汽车的高质量和高速度，如果与前方的人或物发生碰撞，那么后果必然十分严重，因而数家知名的汽车生产厂家，纷纷对前方面碰撞报警系统投入了大量的研发资金，并在这个领域取得了显著的成效。最新的汽车自动驾驶技术中，前方碰撞警示系统也是其中优先发展的项目之一，该系统能够通过传感监控前方的重点目标，并通过软件的计算预测到本车与目标的距离，判断可能到来的行车危险，如果有碰撞的征兆，就会立刻通过声光向驾驶员发出警报，并给出操控提示，这种系统让碰撞的发生率降低了很多，行业里称之为“汽车不疲惫的第三只眼”。
四、没有遗漏的盲点检测警示系统有经验的老司机都知道，开车在路上走，要做到“眼观四路，耳听八方”，就是说路面的状况复杂，一定要对周围车辆或是行人的动态及时观察，才能保障自身的安全。但在实际的行驶过程中，不管司机如何小心，总会有视觉盲区，所以经常可以在媒体中看到某个大货车司机因为没有观察到盲区的人和障碍物，而酿成了交通惨剧。那么有没有一种安全技术让驾驶者能覆盖所有的盲区呢？这种技术叫做盲点检测警示技术，配备了这种系统的车辆，会在车身前后方多处位置安装摄像头或是传感器，这样可以检测到相邻车道的车辆或是附近的行人，如果司机的盲区出现障碍物，那么车内的提示灯就会亮起，防止车辆与障碍物发生碰撞。
五、更加智能化的车道保持辅助系统经常在高速公路跑的朋友也许会发现，由于高速公路的车速很快，只要司机一个不留神，车辆就会偏离正在行驶的车道，这种情况会威胁到本车和其它车辆的安全，但是，如果让司机长期紧绷神经，紧抓方向盘一刻也不放松也是不现实的。而智能化的车道保持辅助系统就是针对这种情况研发的一种安全技术。车道保持辅助系统的工作方式，是利用位于车辆前方两侧的高清摄像头随时对道路和车道分界线进行扫描，并在毫秒时间内判断车身是否有偏离行驶车道的趋势，如果发现轻微的偏离，在司机本身还没有察觉的情况下，会通过振动方向盘的形式警示司机，并让车辆回到正常的行驶车道中来，这样司机轻松了很多，同时也保证了行车的安全性。
二师兄总结：
汽车制造业中的研究人员们常说，科技以人为本，汽车安全技术的发展也是让人们更好的享受用车的方便。相信在今后的日子中，随着技术水平的提高，会有更多的安全技术出现来保障大家的出行安全，也希望汽车安全技术更加的完善，让大家更能快乐的享受驾驶的乐趣！
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「你知道“卧龙凤雏”，可你知道“幼麟”“冢虎”“毒龟”是谁吗」百家号

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读过《三国演义》和《三国志》的人都知道“卧龙凤雏”的名号。然而除了这二位，还有几人也有着其他的称号。这些名号大多是后人根据人物的生平，追赠给他们的。其中比较出名的便是“幼麟”“冢虎”和“毒龟”了。
幼麟：姜维
姜维，字伯约，天水冀县（今甘肃甘谷东南）人。三国时蜀汉名将、军事家，官至大将军。少年时喜欢儒家大师郑玄的学说。因为父亲姜冏战死，姜维被郡里任命为中郎。
诸葛亮北伐时，姜维被怀疑有异心，不得已投降蜀汉，被诸葛亮重用。诸葛亮去世后，姜维在蜀汉开始崭露头角。费祎死后，姜维开始独掌军权，继续率领蜀汉军队北伐曹魏，与曹魏名将邓艾、陈泰、郭淮等多次交手。后姜维希望凭自己的力量复兴蜀汉，假意投降魏将钟会，打算利用钟会反叛曹魏以实现恢复汉室的愿望，但最终钟会反叛失败，姜维与钟会一同被魏军所杀。姜维在早年便有“幼骐”的名号，后人将其称为“幼麟。”
冢虎：司马懿
司马懿，字仲达，河内郡温县孝敬里（今属河南温县）人。三国时期魏国杰出的政治家、军事家，西晋王朝的奠基人。曾任职过曹魏的大都督，太尉，太傅。是辅佐了魏国三代的托孤辅政之重臣，后期成为全权掌控魏国朝政的权臣。平生最显著的功绩是多次亲率大军成功对抗诸葛亮的北伐。死后谥号舞阳宣文侯，次子司马昭被封晋王后，追封司马懿为宣王；司马炎称帝后，追尊司马懿为宣皇帝。据说，司马懿有鹰视狼顾之相，为人凶狠如虎。
毒龟：贾诩
贾诩，字文和，凉州姑臧（今甘肃武威市凉州区）人。东汉末年至三国初年著名谋士、军事战略家，曹魏开国功臣。原为董卓部将，董卓死后，献计李傕、郭汜反攻长安。李傕等人失败后，辗转成为张绣的谋士。张绣曾用他的计策两次打败曹操。后归顺曹操。黄初元年，曹丕称帝，拜其为太尉，封魏寿乡侯。黄初四年，贾诩去世，享年七十七岁，谥曰肃侯。《唐会要》尊其为魏晋八君子之首。贾诩精通兵法，著有《钞孙子兵法》一卷，并为《吴起兵法》校注。贾诩为人多计谋，屡出奇策，善于玩弄手段，素有毒士之称。
言归正传，以上这些称号，在演义和史书中其实均无记载，而是后人所给。它们其实是对这些人物的性格特点概括，体现了对历史的探讨。另外，在日本学者的说法中，还有“卧龙凤雏幼麟冢虎冰镜”的“三国五瑞”说法。（冰镜指司马徽）
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「张国荣为什么自杀，死亡现场照片曝光，四种猜测他为什么自杀」百家号

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张国荣死亡之谜：张国荣惊世讯息将与约定公开，在天王巨星张国荣(哥哥)逝世十年之际，一个埋藏了十年的信息，将在三月三十一晚给歌迷惊爆出现，这个惊世讯息乃哥哥留给大家最后一个重要讯息!上网看看2003年愚人节，香港艺人张国荣跳楼自杀，张国荣为什么自杀?明星的瞬间坠落，留下的却是一个又一个的谜团……张国荣自杀的四种猜想
张国荣孩童般单纯的个性加上追求完美的性格，以及工作，媒体，舆论等等，一切外界的压力，使得他疲惫不堪，内心支离破碎。在阅尽了人生的沧桑沉浮这后，他生命的“热情”最终被耗尽。
为什么自杀猜测一：为情所困
除了电影成就引人注目外，张国荣的感情与性向，也为喜爱他的歌迷与影迷所关注。因此，在他跳楼轻生后，不少人臆测他是因为感情不顺才决定了结此生。
出道将近20年的张国荣，最后几年的时间几乎都与唐先生的名字绑在一起。据说在遗书中张国荣表示，他感情不顺，难以在好友唐先生和一名二十余岁青年间做出选择，感到非常困扰，因而自杀。这是否意味着他与唐先生的感情已经渐行渐远?又是否意味着他为情所困而不能自拔?在1996到1997年的“跨越97演唱会”上，张国荣以一首“月亮代表我的心”公开献给唐先生，还说：“唐先生是除妈妈以外，我生命中至爱的人!”，从而正式向社会公开了自己的感情世界。由此，张国荣名字与唐先生再也没有分开过。
唐鹤德是张国荣幼时认识的好友，毕业于荃湾名校圣芳济中学。在读书期间，唐一直是校内的风云人物。在张、唐绯闻传出后，张国荣一直否认。1995年，两人被传媒跟踪，张国荣怒撞采访车，但共同走过10个年头后，张国荣终于按捺不住，在1997年1月的复出演唱会快结束时，公开了两人的关系。2000年，两人的感情愈趋稳定，不但结伴于公开场合，更亲密同游泰国。而唐也与多位好友公开庆祝张国荣的44岁生日。
2002年金马奖后，有好长一段时间没有公开露面的张国荣，外传他和密友唐先生感情生变。张国荣助理介入两人感情，而唐先生也另结新欢。两人因此激烈争吵，并且张国荣还退出两人联名公司的经营。2002年9月，张国荣因46岁生日在寓所内设宴款待众友，唐唐却未见露面，而助手Kenneth则以主人的身份招呼宾客。宴会结束时，门外等候的传媒齐齐恭贺哥哥生日快乐，他也相当配合，即时向传媒挥手，并且双手合十表示多谢，他还大方地与陈自强拥抱和拉手，让大家拍照。但却有好友透露，他是强颜欢笑，内心其实很痛苦。据邻居透露，近来，张国荣的寓所半夜常传来争吵声，吵到激烈时更会掷碎物件。张国荣曾不断尝试挽救这段17年的感情。为了挽回两人感情，他跑到上环济公庙祈福。所有这些，似乎都显示两人的感情似乎走到绝境。不过，2003年3月2日，张国荣和唐先生曾到浅水湾喝茶，并被媒体逮个正着，似乎看不出两人有不和的迹象。只是没想到才一个月时间，张国荣就跳楼自杀，实在令人唏嘘万分。
为什么自杀猜测二：精神抑郁症
外界普遍宣称张国荣因拍鬼片《异度空间》而患上忧郁症，以至他不得已推掉了原先已接下的汤臣公司的新片《美丽上海》。
据说，张国荣在2002年5月拍摄影片《异度空间》时太过投入，以至戏拍完了仍无法抽离角色，导致精神过分紧张，因而患上了精神抑郁症。一直到拍完片后的好几个月，他的声音都气若游丝，不断地看病吃药。被传出患忧郁症后，张国荣被迫取消了原定的工作计划，其中包括参与演出徐枫监制的《美丽上海》、《蓝宇》投资人石雪投资的《偷心》，以及唱片计划等。但张国荣曾否认了这种说法，只承认自己因压力大影响了情绪，并且2002年10月更以行动来辟谣。他以一身黑色西装的潇洒打扮到场支持2002年Cash金帆音乐奖颁奖礼，虽然没有接受访问，却十分大方。大会本来安排他从秘密通道进场，但他却选择了从正门进场，又任凭记者拍照，更不时向大家挥手，显得十分亲切。谭咏麟上前问他“他们说你忧郁症，为何我一点也不觉得?”张国荣听后立即转一转身，证实自己十分精神。当时，他整晚都满面笑容，上台时更风骚地亲吻了女主持潘芳芳的面颊，发言时也声音洪亮，并无沙哑，显得甚为健康……当初如此截然不同的报道，让人们今天在张国荣死因之“抑郁说”上也自然会分歧不小。而且后来披露的张国荣遗书也全然把人们的思路从“抑郁”两个字上引开。
为什么自杀猜测三：不堪压力
张国荣凡事都力求完美，已经46岁的他相当在意自己的外形以及在影歌迷心目中的形象。据称他已开始为日秃的头发而烦恼，并积极转型到幕后当导演。他曾公开表示，“演员只是棋子，导演才是整部电影的灵魂”。他知道自己不可能一直保持年轻完美的形象，所以他在香港成立了“梦幻联队”制作公司准备转到幕后当导演。由于求好心切，还特别北上向姜文请教。但又因为压力过大，原本已经开拔到北京、青岛等地准备开拍的《偷心》只得停机。因此有人认为，张国荣深为工作压力所困，所以最后选择了自杀。但也有人认为，张国荣是因为同性恋的社会舆论压力过大，不死无以肩负。但这方面的可能性太小，因为2000年已经有新闻说，他答应免费为同性恋组织举办的“十大杰出同性恋报导奖”担任评判，以为香港同性恋打气，显示他终于肯公开其同性恋取向。既然3年前就为相关机构效力，那么现在才为性取向而自尽，此说显然难以自圆其说。
为什么自杀猜测四：《偷心》未竟
张国荣的突然辞世令人扼腕叹息，而生前，有一件事让他一直耿耿于怀、郁郁寡欢，那就是没有将电影《偷心》完成。这部影片凝结了张国荣无数心血，也是他准备由演员向导演转型的第一部作品。在剧本、演员等一切因素都筹备妥当之后，这部电影最终因为资金没有到位而没能开机，让他为此一直郁郁寡欢。目前，《偷心》的编剧、女作家何冀平说起了这部未竟的电影对张国荣的重大影响，她说张国荣为这件事投入了很多精力。从2002年春天开始，他们曾一起为《偷心》做准备，跑了上海、北京好多地方，连服装、道具、演员和执行导演都选好了，电影却没能拍成。
何指出《偷心》是一部描写一个艺术家情感的电影，结局依然是何冀平一贯的充满遗憾的凄美结局。当时这个构想一出来，港方就有人要投资，但张国荣还是决定接受一个朋友推荐的内地投资人。没想到这个投资人出了问题，资金没有到位，使得电影流产。而张国荣又怕找别的人投资丢面子，于是电影的拍摄就被无限期搁置了，这对张国荣的完美性格无疑是个巨大的打击。何冀平说：“我刚一听到他自杀的消息，心里特别难过。我一直觉得，如果电影拍成了，他也许就不会这样了。我准备改编《天下第一楼》的时候，给他打了电话，我说如果再有机会，我还会帮他把电影进行到底。听得出来，他有点惆怅，似乎对那部电影念念不忘、欲言又止，我心里也觉得很不好受。”在与张国荣的接触中，何冀平觉得他没有抑郁性格，是一个随和、坦然、率直的人，但她也认为他有一种“高处不胜寒”的寂寞。人太成功了，有时反而找不到自己的寄托在哪里
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「交通大学辣么多，到底哪几所才最正宗」百家号

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交通大学的“交通”二字应该怎么理解？和交通银行的“交通”是一个意思吗？
上海交通大学的英文名称叫“ShanghaiJiaoTongUniversity”，而交通银行则是“BankofCommunications”。很显然，此“交通”非彼“交通”。
那么交通大学的“交通”二字究竟作何解？
正如大饼在上海交大上课的时候，校方介绍时所说——交通大学的“交通”一方面源自《易经》的“天地交而万物通”之“交通”，另一方面也是因为民国时期的主管部门是交通部。
所以总的来说，“交通”二字更多的还是指的“融会贯通”之意，而不是单纯的现在我们普遍理解的“交通工程”的意思。
随着时间的发展，“交通大学”在国内遍地开花，粗略统计就有以下10所：
1、上海交通大学
2、西安交通大学
3、西南交通大学
4、北京交通大学
5、大连交通大学
6、兰州交通大学
7、华东交通大学
8、重庆交通大学
9、山东交通学院
10、台湾新竹交通大学
下面大饼就为大家来介绍一下这10所交通大学。
1、上海交通大学
上海交通大学起源于1896年盛宣怀在上海创建的南洋公学，迄今已经有122年历史，目前是“985工程”、“211工程”和“双一流”重点高校，位列全国高校综合实力前10强。
2、西安交通大学
西安交通大学与上海交通大学同宗同源，1956年为支援西北建设，上海交通大学部分资源内迁西安，为交通大学西安部分，1959年定名为西安交通大学，并被列为全国重点大学。2000年西安交通大学、西安医科大学、陕西财经学院三校合并，组成新的西安交通大学。
西安交通大学也是“985工程”、“211工程”和“双一流”重点高校，综合实力位列全国前20强。
3、西南交通大学
西南交通大学源于交通大学的另一渊源，同为1896年，清朝直隶总督兼北洋大臣王文韶奏设了山海关北洋铁路官学堂，是中国第一所工程高等学府。
目前西南交通大学是“211工程”和“双一流”重点高校，尤其以交通工程、机械工程、土木工程和车辆工程等学科驰名中外。
4、北京交通大学
北京交通大学源于1909年，清末邮传部尚书徐世昌为提倡路政、培育铁路管理人才，奏请创办的铁路管理传习所。北京交通大学是“211工程”和“双一流”重点高校，系统科学、交通运输工程、信息与通信工程、计算机科学与技术、工商管理学科实力强劲。
5、大连交通大学
大连交通大学的前身是创建于1956年的大连机车车辆制造学校，1958年升格为大连铁道学院，2004年5月更名为大连交通大学。大连交通大学现有2个博士学位授权一级学科，13个硕士学位授权一级学科，11个工程硕士专业学位授权领域。拥有机械工程、材料科学与工程、交通运输工程3个辽宁省一级重点学科。
在武书连版“2018中国大学排行榜”中，大连交通大学位列全国379位，列辽宁省第22位。
6、兰州交通大学
兰州交通大学创建于1958年5月，原名兰州铁道学院，2003年4月更名为兰州交通大学。
从之前的校名就可以看出，兰州交通大学原来是一所铁路特色的高校，兰州交通大学现有5个博士学位授权一级学科、34个博士学位授权学科专业、23个硕士学位授权一级学科、105个硕士学位授权学科专业、4个博士后科研流动站和19个省级重点学科。
土木工程、给排水科学与工程、交通运输、车辆工程、轨道交通信号与控制、电气工程及其自动化、通信工程等轨道交通学科专业群优势明显，教育部第三轮学科评估“交通运输工程”学科排名第8位。
在武书连版“2018中国大学排行榜”中，兰州交通大学位列全国253位，列甘肃省第4位。
7、华东交通大学
1971年上海铁道学院，更名为华东交通大学，迁往江西南昌。1978年，华东交通大学与上海铁道学院各自继续办学。华东交通大学至此扎根南昌。
华东交通大学同样是一所铁路特色突出的高校。学校有3个一级学科博士点，21个一级学科硕士点，63个本科专业，涵盖工、经、管、文、理、法、教育、艺术等8个学科门类，其中4个国家特色专业、3个国家级卓越工程师试点专业。
在武书连版“2018中国大学排行榜”中，华东交通大学位列全国255位，列江西省第5位。
8、重庆交通大学
重庆交通大学源于1951年创办的西南交通专科学校，1960年，组建重庆交通学院，2006年更名为重庆交通大学。
从学校的发展历程可以看出，重庆交通大学在交通工程方面特色突出。
重庆交通大学现有交通运输工程、水利工程、管理科学与工程土木工程等4个一级学科博士学位授权点，土木工程、交通运输工程、水利工程等3个博士后科研流动站，有土木工程、机械工程等16个一级学科硕士学位授权点。
在武书连版“2018中国大学排行榜”中，重庆交通大学位列全国243位，列重庆市第8位。
9、山东交通学院
山东交通学院始建于1956年，初名交通部济南汽车机械学校，2002年更名为山东交通学院。
现已成为山东省硕士学位授予立项建设单位（A类）。
在武书连版“2018中国大学排行榜”中，山东交通学院位列全国503位，列江西省第30位。
10、台湾新竹交通大学
台湾新竹交通大学是台湾顶尖研究型重点大学之一，源于民国时期的交通大学，于1958年由原交通大学在台校友复办。
2016年两岸的五所交通大学：上海交通大学、西安交通大学、北京交通大学、西南交通大学和台湾新竹交通大学同庆建校120周年。正因为同宗同源，这5所交通大学在平时也保持着比较紧密的联系。
那么对于辣么多的交通大学，在你心目中究竟哪几所才最正宗呢？
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「Excel累加求和 条件求和 这些求和方式你都会么」百家号

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SUM求和函数可以说是我们日常使用Excel中用到的最多的函数了，好用也简单，但你真的了解SUM函数的用法么？SUM函数就像武侠片中的扫地僧一样，常见但你并不一定了解它的能力，了解了SUM函数的这些使用技巧后，将明显加快我们报表的处理速度的，今天就和屠夫一起来看看吧。
计算所有单元格的和
SUM（Number1N：NumberN）计算连续的N个单元格的和，这个是最简单也是最常用的。1、单元格累加求和
累加求和一般我们分两部来计算，首先让C4单元格等于B4单元格，再次让C5单元格等于C4单元格加上B5单元格。
累计求和的含义是：C4=B4、C5=B4+B5、C6=B4+B5+B6，用SUM函数表示则是：C4=SUM(C4:C4)、C5=SUM(C4:C5)、C6=SUM(C4:C6)。发现规律了么，都是从第一个单元格开始一直累加到当前单元格，所以我们将SUM函数公式改进一下C4=SUM($C$4:C4)，然后下拉填充单元格即可，这里的$C$4表示Excel里面的绝对引用。
2、单元格条件求和
单元格条件求和分为两类，，一类是满足条件A并且满足条件B，另一类则是满足条件A或者满足条件B。
满足条件A并且满足条件B，这里我们测算一下大于60分小于85分的语文总成绩。
大于60分小于85分的语文总成绩一共是305，那么对不对呢？猪八戒语文80分、西天佛老语文70分、东方崇恩圣帝语文75分、北方北极玄灵语文80分，四者相加正好305分。
看一下公式的具体含义：SUM(((B4:B12>60)*(B4:B12<85))*B4:B12)，组合公式输入完成后需要同时按CTRL+SHIFT+回车键才能看到结果。
(B4:B12>60)表示选取B4到B12单元格之间大于60的单元格，(B4:B12<85)表示选取B4到B12单元格之间小于85的单元格，((B4:B12>60)*(B4:B12<85))表示选取B4到B12单元格之间大于60并且小于85的单元格，这里的*号表示并且的意思，*B4:B12表示在B4到B12单元格之内。
满足条件A或者满足条件B，这里我们测算一下大于75分或者小于40分的总成绩。
看一下组合公式的具体含义：SUM(((B4:B12>80)+(B4:B12<40))*B4:B12)，组合公式输入完成后需要同时按CTRL+SHIFT+回车键才能看到结果。这里的(B4:B12>80)+(B4:B12<40))表示选取B4到B12单元格大于80或者小于40的数，这里的+表示或者的意思。
好了，本期关于SUM函数的介绍就到这里啦，希望可以帮到各位朋友。
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「港科大教授权龙：计算机视觉下一步将走向三维重建 | CCF-GAIR 2018」百家号

如何看待百家号Lite小程序热议话题「港科大教授权龙：计算机视觉下一步将走向三维重建 | CCF-GAIR 2018」
雷锋网按：2018全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
CCF-GAIR2018延续前两届的“顶尖”阵容，提供1个主会场和11个专场（仿生机器人，机器人行业应用，计算机视觉，智能安全，金融科技，智能驾驶，NLP，AI+，AI芯片，IoT，投资人）的丰富平台，意欲给三界参会者从产学研多个维度，呈现出更富前瞻性与落地性相结合的会议内容与现场体验。
大会第二天的计算机视觉专场，香港科技大学教授，ICCV2011主席，IEEEFellow权龙教授作为开场嘉宾，发表题为“计算机视觉,识别与三维重建”的精彩演讲，点燃了现场气氛。
权龙教授主要从三个方面进行阐述，分别是计算机视觉的基础、计算机视觉的变迁与发展，以及计算机视觉最新的进展。
他谈到，当下因为深度学习技术的发展，人工智能变得非常火热，计算机视觉作为人工智能的一个领域，也变得异常火热。
不过目前计算机视觉的研究和应用主要集中在“识别”，“识别”只是计算机视觉的一部分。如果要去做一些交互和感知，必须先恢复三维，所以在识别的基础上，下一个层次必须走向“三维重建”。
针对这个领域，权龙教授和他的研究团队已经做了诸多的工作并取得了一定的成绩，在4月份，他们拿下了两个计算机视觉榜单的全球第一。
当然，目前在深度学习推动下的计算机视觉技术还有很多不足和挑战，需要更多业内研究者不断去探索，特别是在卷积神经网络在高维度空间的理论理解与解释。
以下是权龙教授的演讲全文，雷锋网做了不改变原意的整理与编辑：感谢大会主办方的邀请，今天我想跟大家分享计算机视觉中的识别和三维重建问题。
我今天的演讲分为三部分：首先讲一下计算机视觉的基础，然后介绍它的变迁与发展，最后再谈谈它的最新进展。
计算机视觉的源起
什么是人工智能和计算机视觉？人工智能的目的是让计算机去看、去听和去读。图像、语音和文字的理解，这三大部分基本构成了我们现在的人工智能。而在人工智能的这些领域中，视觉又是核心。大家知道，视觉占人类所有感官输入的80%，也是最困难的一部分感知。如果说人工智能是一场革命，那么它将发轫于计算机视觉，而非别的领域。
2012年是非常重要的一年，我在标题中称之为“ayearofnosignificance”。这一年看似平凡，却发生了很多事情。2012年，在一个叫CVPR的计算机视觉顶级会议上发生了一件看似重要，但也不那么重要的事情。那就是一个叫ImageNet的比赛，它把图像识别准确率从75%提高到了85%，引发了一系列（人工智能）热浪。
再把时间回溯到1998年，当年有了卷积神经网络，它是今天所有卷积神经网络的鼻祖模型。它有几个特点，首先它输入的图像比较小，只有32*32pixel；其次它没有GPU，这正是它计算力比较弱的原因。
2012年，卷积神经网络复活，我们称之为AlexNet。和上一阶段相比，它的内部结构基本一模一样，变化非常小，但输入的尺寸不一样。1998年的模型，输入尺寸为32*32pixel，且只有一个通道。新的模型输入尺寸已经扩大到了224*224pixel，而且有三个通道。最关键的是里面有了GPU，它当时训练时用了两块GPU。
从1998年到2012年，中间经历了10多年，卷积神经网络的架构还是一样的，那么它内部发生了哪些变化？有两点非常重要：一、英伟达研发了GPU，GPU最早是为游戏而不是人工智能诞生的；二、华人学者、斯坦福大学教授李飞飞创建了ImageNet，她把几百万张照片发到网络上并发动群众做了标注。
6年后的今天又发生了哪些变化呢？2012年训练AlexNet模型需要使用两块GPU，花费6天时间；今天做同样的事情只需要一块DGX-2，十几分钟就能搞定。
再看看学术会议。CVPR以前是一个一般的学术会议，只有几百人参与。今年，我们刚从盐城湖回来，参会群众规模已经达到了6500人，基本实现了10倍增长。我们有幸将于2022年在新奥尔良组织这个会议。相信到时候将有上万人参加，我们需要担忧的是哪里能找到可容纳这么多人的场地。
什么是计算机视觉？计算机视觉的本质是对图像进行理解。“理解”这个词没有准确的定义，事实上计算机无法做到“理解”，只能做到认知。计算机视觉的终极目的就是达到认知。我们研究计算机视觉的目的是得到视觉特征，有了视觉特征才能开展一系列的工作。
为什么视觉特征如此重要？在语音识别领域，语音的特征已经定义得非常清晰——音素。但如果我们拿来一个图像，问它最重要的视觉特征是什么，答案并不明确。大家知道图像包含像素，但像素并不是真正的特征。像素只是一个数字化的载体，将图像进行了数字化的表述。计算机视觉的终极目标就是寻找行之有效的视觉特征。
计算机视觉包含两个基本应用——识别和重建。它们的英文单词都以“re”做前缀，说明这是一个反向的问题。
计算机视觉发展简史
我们简单回顾一下计算机视觉的发展历史。上世纪70/80年代，计算机视觉有了最初的发展。那个年代，基本所有的计算机视觉研究都以Marr的primalsketches为理论依据。它的可计算数学模型都是以edges为主的边缘提取。有了edge之后，再把它高层化后的线段元做简单的统计分类或者三维重建。Edge在数学上是很好定义的，我们定义了很多优化准则后，这个研究方向就到头了。
90年代到2000年，行业内有一些变化，大家从edge回过头来研究几何问题。几何就是三维重建，一维的edges不适合做计算。几何最本质的元素是点，它是二维的，更内在。这推动了很多研究工作以点为基础展开，对点做描述，也就是featuredescriptors。这对推动计算机视觉发展产生了重要作用。
从识别方面来看，有了featuredescriptors就可以把很多东西变成矢量的无序集合，然后再去做统计。当时最成功的是三维重建，所谓成功也只是把一些点从二维变成三维，没有真正语义上的描述。这是1990-2000年间的发展。
2012年开始，我称之为CNN时代。这时候视觉领域开始发生变化，从特征到识别算法基本都被CNN一统。CNN现在已经很强大了，基本所有计算机视觉论文都会提到它。CNN的好处在于，它是端到端的，比较容易实现。
给大家讲一个趣闻，90年代计算机视觉如日中天的时候，卷积神经网络还沉浸在痛苦中无人理睬。机器学习、计算机视觉和语音识别领域的人都忽视它。
2012年，AlexNet在重要会议上只能参加一些边缘比赛，不能进入主会场。那个年代，如果你的论文中提到CNN，估计会直接被拒；但今天你的论文如果不提CNN，就非常难入围。
今天计算机视觉中的识别技术基本是端到端的，从1998年的LeNet到2012年的AlexNet，再到2016年ResNet。目前ResNet已经非常成熟，谷歌给出了开源标准ResNet50，只需要把数据丢进去训练即可。
今天，如果你能清晰地定义问题，做好数据标定，这个问题基本就解决了。哪怕找一个高中生把它输入Net也能得到非常好的结果。让计算机学习图片之后，再给它展示一张它之前没见过的图片，一般它也能识别出来，水平基本与人类一致，甚至高于人类。因为人类有时会不小心犯错，但机器记忆或学会了之后便不会犯错。这些成果都是基于深度神经网络取得的。
但也不能忘记，这种东西有很大的局限，它并不是真的很聪明，只是记住了很多样本。你也可以说它很蠢，因为它根本不知道自己在做什么。一切取决于你的标准，如果你把一个东西标注成cat，它就认为这是一只猫，明天你再把它标注成dog，它就认为这是一条狗。所以它并没有真正理解，只是在做简单的统计分类。人类可以把狼和狗归为同类，也可以把萨摩耶和白狼区分，这些都是主观的，取决于我们如何定义问题。我们如何定义，机器就给出什么样的答案，它本质上没有自己的认知。
卷积神经网络能够识别图像只是表象，我们应该回归本质——计算机视觉。计算机视觉是对视觉特征的寻求和探索。CNN本质上是重新学习和定义了我们以前寻找的视觉特征。以前的视觉特征是手工定义的，维数不会太高，有几十、几百就已经比较高了，毕竟人类能力有限。卷积神经网络学习的视觉特征维数更多，动辄上百万，而且是有结构的。
下一步将走向三维重建
现在每个人都在研究识别，但识别只是计算机视觉的一部分。真正意义上的计算机视觉要超越识别，感知三维环境。我们活在三维空间里，要做到交互和感知，就必须将世界恢复到三维。所以，在识别的基础上，计算机视觉下一步必须走向三维重建。
三维重建中包含深度、视差和重建三个概念，它们基本等价。使用哪个词汇取决你处在哪个群体。
人类有两只眼睛，通过两只眼睛才能得到有深度的三维信息。当然，通过一只移动的眼睛，也可以获得有深度的信息。
获取深度信息的挑战很大，它本质上是一个三角测量问题。第一步需要将两幅图像或两只眼睛感知到的东西进行匹配，也就是识别。这里的“识别”和前面有所不同，前面提到的是有标注情况下的识别，这里的“识别”是两幅图像之间的识别，没有数据库。它不仅要识别物体，还要识别每一个像素，所以对计算量要求非常高。
双目视觉非常重要，哺乳动物都有双目视觉，而且智商越高，双目视线重叠的区域越大。马的眼睛是往两边看的，这并不代表它没有双目视觉，只是双目视线重叠的范围比较小。鱼也是如此。
由此可见，现代三维视觉是由三维重建所定义的。CNN诞生之前，它的主要动力源于几何，因为它的定义相对清晰。
计算机视觉中的三维重建包含三大问题：一、位置。假如我给出一张照片，计算机视觉要知道这张照片是在什么位置拍的。二、多目。通过多目的视差获取三维信息，识别每一个像素并进行匹配，进行三维重建。三、语义识别。完成几何三维重建后，要对这个三维信息进行语义识别，这是重建的最终目的。
2012年之前，计算机视觉中的三维视觉已经得到了显著发展，那么新的深度学习对它有哪些启发呢？三维视觉本质上也是一个“识别”的问题，深度学习让它在识别方面得到了强化。视觉中的特征非常重要，以前的几何做法一般是用手工特征。CNN的重要之处不在于它能识别一只猫或一条狗，而在于它学会了很多视觉特征，我们可以拿这些特征做图像之间的识别和匹配。
识别方面，现在我们面临比过去更大的挑战，因为现在的数据量比以前更多。以前是几十幅、上百幅，现在动辄几十万、上百万幅。这就涉及到计算机规模化的问题，规模化意味着分布式，这也是一个重要课题。
前面提到双目和多目视觉，这个领域也有很多发展。以前是传统的方法，现在所有stereo方法都可以重新回到卷积神经网络的框架下。它的卷积不是简单的在图像里，而是在更高维的视差空间进行的。这个领域发展得非常快。
Altizure三维重建开放云平台
下面宣传下我们做的工作。我在科大的团队创立了一家公司altizure，我认为我们的三维重建做的最出色。Altizure是一个公共云平台，大家可以用手机或无人机拍照然后上传，就可以自动得到一个三维模型。我们的终极目标是把世界上的所有东西全部三维复现。我们生活在三维的环境里，所以要把所有东西全部恢复到三维。
今天的世界是数据为王，我们通过这个开放平台收集了很多数据，并进行标注。有了这样一个平台，今后的算法会越来越强大。
我们研究的领域现在每天都在发生变化。我们团队今年4月份在两个重要榜单上名列第一，一个是三维点云，另一个是场景识别。
计算机视觉的机遇与挑战
深度学习浪潮下，计算机视觉面临哪些机遇和挑战？UCLA一位做统计的教授认为，现在的深度学习跟以前差不多，只是模拟了一个曲线或曲面，只是维度更高一些。另外一个学者Piekniewski也提出了质疑。2012年时AlexNet有6000个参数，今天我们已经可以学习比它多1000倍的参数，这是否意味着我们的能力提升了1000倍？其实不是，我们的改进仍然是非常边缘的。
我的观点是，毫无疑问，CNN是一个非常强大的工具，但关于它我们还有很多不清楚的地方。CNN处理的是非常高维的数据，以前几十、几百个维度就已经高不可攀了，但今天是几百万、几千万个维度。高处不胜寒，即便研究数学的人也不太清楚中间发生了什么。这些还需要一段时间去理解。
再来说说“理解”这个词，其实我们也不很清楚什么样才叫做理解。如果要做到真正理解，就要对世界和环境进行有结构、有逻辑的描述，但我们现在没有任何结构，完全是由数据带动，只有输入和输出。
最后简单总结一下。早在80年代人工智能就很火，我研究生第一志愿报的就是人工智能。当时并不理解人工智能是什么，后来才慢慢明白，世上本无人工智能，只有图像识别、计算机视觉、语音识别、自然语言理解等一个个具体的问题。
我们必须肯定这些年来取得的成绩，尤其硬件领域的发展非常可观。GPU已经在手机、电脑中普及，使得我们拥有非常强大的计算能力。以前相机是摄影师才有的，现在人手一台手机，随时随地可以拍照。甚至还有了无人机，可以从天上拍照。
我们非常荣幸能在计算机视觉领域工作，这个领域发展很快，在中国大地上也很有前景。举两个例子：一、旷视在人脸和物的识别方面世界领先，类似的公司在中国还有很多；二、Altizure三维重建视觉平台在全世界也是独一无二的。
从广义的人工智能来说，我不认为它有多大的发展，但我们也不能否认存在真正的进步。

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「这名“胆小的”安徽女县委书记，“火”了」百家号

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11月18日，中共含山县委宣传部主办的微信公众号“美好含山”，发布了2018含山全民定向赛开幕式的相关内容。微信公众号“美好含山”11月18日内容截图有细心的网友抓住了一个有趣的小细节一网友发朋友圈配文字：“这一看就知道我们美女书记小时候炮竹放少了...”是的这个捂着耳朵的美女就是含山县县委书记田昕……换个角度再来看近日这个话题瞬间引爆了含山人的朋友圈来看看他们怎么说21日，“美好含山”在《县委书记“胆小”走红网友评论非常感人》一文中又对照片走红后引起的讨论作表态：感谢众多微信公众号、众多网友对含山县真诚无私的关心，正是你们的支持、善意和正能量，会让含山县的明天更加美好。含山县委书记田昕简历田昕，女，1976年3月出生，汉族，吉林洮南人，中共党员，1997年8月参加工作，中国科技大学工商管理专业毕业，在职研究生学历，管理学硕士，现任含山县委书记。1993年9月至1997年7月合肥工业大学学习；1997年8月至2000年5月任马鞍山钢铁设计研究院自动化所供电室技术员；2000年5月至2002年8月任马鞍山钢铁设计研究总院供电室助理工程师、工程师、院团委兼职副书记；2002年8月至2007年7月任马鞍山团市委副书记（其间：2007年3月至2007年5月省委党校第43期县处级干部进修班学习）；2007年7月至2010年1月任当涂县委常委、县委组织部部长（其间：2009年9月至2012年3月中国科技大学工商管理专业学习，获管理学硕士学位）；2010年1月至2012年2月任马鞍山团市委书记、党组书记；2012年2月至2012年9月任含山县委副书记（正处）；2012年9月至2013年6月任含山县委副书记、县委党校校长（其间：2013年3月至2013年7月省委党校第32期中青年干部培训班学习）；2013年6月至2014年1月任含山县委副书记、县委党校校长，县褒禅山经济园区管委会党工委书记；2014年1月至2014年2月任含山县委副书记、代县长、县褒禅山经济园区管委会党工委书记；2014年2月至2018年3月任含山县委副书记、县长；2018年3月任含山县委书记。版权声明：如涉及版权问题，请作者持权属证明与本网联系来源：合肥晚报
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「详解目标检测Faster R-CNN」百家号

如何看待百家号Lite小程序热议话题「详解目标检测Faster R-CNN」
目标检测的一般结构：背景
R-CNN-是FasterR-CNN的启发版本.R-CNN是采用SelectiveSearch算法来提取(propose)可能的RoIs(regionsofinterest)区域，然后对每个提取区域采用标准CNN进行分类。
出现于2015年早期的FastR-CNN是R-CNN的改进，其采用兴趣区域池化(RegionofInterestPooling，RoIPooling)来共享计算量较大的部分，提高模型的效率.
FasterR-CNN随后被提出，其是第一个完全可微分的模型.是R-CNN论文的第三个版本。
网络结构
FasterR-CNN的结构是复杂的，因为其有几个移动部件。这里先对整体框架宏观介绍，然后再对每个部分的细节分析。
问题描述：
针对一张图片，需要获得的输出有：
边界框(boundingboxes)列表
每个边界框的类别标签
每个边界框和类别标签的概率FasterR-CNN结构
首先，输入图片表示为Height×Width×Depth的张量(多维数组)形式，经过预训练CNN模型的处理，得到卷积特征图(convfeaturemap).即，将CNN作为特征提取器，送入下一个部分.
这种技术在迁移学习(TransferLearning)中比较普遍，尤其是，采用在大规模数据集训练的网络权重，来对小规模数据集训练分类器。
然后，RPN(RegionProposeNetwork)对提取的卷积特征图进行处理。RPN用于寻找可能包含objects的预定义数量的区域(regions，边界框)
.
基于深度学习的目标检测中，可能最难的问题就是生成长度不定(variable-length)的边界框列表。在构建深度神经网络时，最后的网络输出一般是固定尺寸的张量输出(采用RNN的除外)。例如，在图片分类中，网络输出是(N,)的张量，N是类别标签数，张量的每个位置的标量值表示图片是类别i的概率值.
在RPN中，通过采用anchors来解决边界框列表长度不定的问题，即，在原始图像中统一放置固定大小的参考边界框。不同于直接检测objects的位置，这里将问题转化为两部分：
对每一个anchor而言，
anchor是否包含相关的object？
如何调整anchor以更好的拟合相关的object？这里可能不容易理解，后面会深入介绍。
当获得了可能的相关objects和其在原始图像中的对应位置之后，问题就更加直接了.采用CNN提取的特征和包含相关objects的边界框，采用RoIPooling处理，并提取相关object的特征，得到一个新的向量.
最后，基于R-CNN模块，得到：
对边界框内的内容进行分类，(或丢弃边界框，采用background作为一个label)
调整边界框坐标，以更好的使用object显而易见，上面忽略了一些重要的细节信息。但，包括了FasterR-CNN的大致思想。
下面对网络结构和每个部分的训练及loss进行详细说明.
基础网络
正如上面所说，FasterR-CNN第一步是采用基于分类任务(如，ImageNet)的CNN模型作为特征提取器.听起来是比较简单的，但，重要的是理解其如何工作和为什么会有效，并可视化中间层，查看其输出形式。
网络结构很难说哪种是最好的。FasterR-CNN最早是采用在ImageNet训练的ZF和VGG，其后出现了很多其它权重不同的网络.MobileNet是一种小型效率高的网络结构，仅有3.3M参数；而ResNet-152的参数量达到了60M.新网络结构DenseNet在提高了结果的同时，降低了参数数量。
VGG在讨论网络结构孰优孰劣之前，这里以VGG16为例。
VGG16网络结构
VGG16是ImageNetILSVRC2014竞赛的模型，其是由KarenSimonyan和AndrewZisserman发表在论文VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition上.
今天来看，VGG16网络结构是不算深的，但在当时，其将网络层比常用的网络结构扩展了两倍，开始了"deeper→morecapacity→better"的网络结构设计方向(在训练允许的情况)。
VGG16图片分类时，输入为224×224×3的张量(一张224×224像素的RGB图片).网络结构最后采用FC层(而不是Conv层)得到固定长度的向量，以进行图片分类。对最后一个卷积层的输出拉伸为rank1的张量，然后送入FC层。
由于FasterR-CNN是采用VGG16的中间卷积层的输出，因此，不用关心输入的尺寸.而且，该模块仅利用了卷积层.进一步去分析模块所使用的哪一层卷积层.论文中没有指定所使用的卷积层，但在官方实现中是采用的卷积层conv5/conv5_1
的输出.
每个卷积层利用前面网络信息来生成抽象描述.第一层一般学习边缘edges信息，第二层学习边缘edges中的图案patterns，以学习更复杂的形状等信息.最终，可以得到卷积特征图，其空间维度(分辨率)比原图小了很多，但更深.特征图的width和height由于卷积层间的池化层而降低，而depth由于卷积层学习的filters数量而增加.
图像到卷积特征图
在depth上，卷积特征图对图片的所有信息进行了编码，同时保持相对于原始图片所编码"things"的位置.例如，如果在图片的左上角存在一个红色正方形，而且卷积层有激活响应，那么该红色正方形的信息被卷积层编码后，仍在卷积特征图的左上角.
VGGvsResNetResNet结构逐渐取代VGG作为基础网络，用于提取特征。FasterR-CNN的共同作者也是ResNet网络结构论文DeepResidualLearningforImageRecognition的共同作者。
ResNet相对于VGG的明显优势是，网络更大，因此具有更强的学习能力。这对于分类任务是重要的，在目标检测中也如此。
另外，ResNet采用残差连接(residualconnection)和BN(batchnormalization)使得深度模型的训练比较容易.这对于VGG首次提出的时候没有出现.
Anchors在获得了处理后的图片后，需要寻找proposals，如用于分类的RoIs(regionsofinterest).anchors是用来解决长度不定问题的.
目标是寻找图片中的边界框boundingboxes，边界框是具有不同尺寸sizes和长宽比aspectratios的矩形.
假设，已经知道图片中有两个objects，首先想到的是，训练一个网络，输出8个值：两对元组xmin,ymin,xmax,ymax，分别定义了每个object的边界框.这种方法存在一些基本问题.例如，当图片的尺寸和长宽比不一致时，良好训练模型来预测，会非常复杂.另一个问题是无效预测：预测xmin和xmax时，需要保证xmin<xmax.
事实上，有一种更加简单的方法来预测objects的边界框，即，学习相对于参考boxes的偏移量.假设参考box：xcenter,ycenter,width,height，待预测量Δxcenter、Δycenter、Δwidth、Δheight，一般都是很小的值，以调整参考box更好的拟合所需要的.
Anchors
是固定尺寸的边界框，是通过利用不同的尺寸和比例在图片上放置得到的boxes，并作为第一次预测object位置的参考boxes.
因为是对提取的Convwidth×Convheight×ConvDepth卷积特征图进行处理，因此，在Convwidth×Convheight的每个点创建anchors.需要理解的是，虽然anchors是基于卷积特征图定义的，但最终的anchos是相对于原始图片的.
由于只有卷积层和pooling层，特征图的维度是与原始图片的尺寸成比例关系的.即，数学地表述，如果图片尺寸w×h，特征图的尺寸则是w/r×h/r.其中，r是下采样率(subsamplingratio).如果在卷积特征图空间位置定义anchor，则最终的图片会是由r像素划分的anchors集.在VGG中，r=16.
原始图片上的AnchorCenters
为了选择anchors集，一般是先定义许多不同尺寸(如，64px，128px，256px等)和boxes长宽比(如，0.5，1，1.5等)，并使用所有可能的尺寸和比例组合.
左：Anchors；中：单个点的Anchor；右：全部Anchors
RPN-RegionProposalNetwork
RPN结构-RPN输入是卷积特征图，输出图片生成的proposals
RPN利用所有的参考boxes(anchors)，输出一系列objecs的良好的proposals.针对每个anchor，都有两个不同的输出：
anchor内是某个object的概率.RPN不关注于anchor是某个objectclass，只是确定其可能是一个object(而不是背景background).即：RPN不关心object类别，只确定是object还是background。利用objectscore，去滤出将要用于第二阶段的效果不佳的boxes.
anchor边界框回归输出边界框的输出用于调整anchors来更好的拟合预测的object.
RPN是全卷积(fullconv)网络，其采用基础网络输出的卷积特征图作为输入.首先，采用512channel，3×3kernel的卷积层，然后是两个并行的1×1kernel的卷积层，该卷积层的channels数量取决每个点的anchors的数量.
RPN结构的全卷积实现，k是anchors数量
对于分类层，每个anchor输出两个预测值：anchor是背景(background，非object)的score和anchor是前景(foreground，object)的score。
对于回归层，也可以叫边界框调整层，每个anchor输出4个预测值：Δxcenter、Δycenter、Δwidth、Δheight，即用于anchors来得到最终的proposals。
根据最终的proposal坐标和其对应的objectnessscore，即可得到良好的objectsproposals.
训练、目标和损失函数RPN有两种类型的预测值输出：二值分类和边界框回归调整。
训练时，对所有的anchors分类为两种类别.与ground-truthobject边界框的IoU(IntersectionoverUnion)大于0.5的anchors作为foreground；小于0.1的作为background.
然后，随机采样anchors来生成batchsize=256的mini-batch，尽可能的保持foreground和backgroundanchors的比例平衡.
RPN对mini-batch内的所有anchors采用来计算分类loss.然后，只对mini-batch内标记为foreground的anchros计算回归loss.为了计算回归的目标targets，根据foregroundanchor和其最接近的groundtruthobject，计算将anchor变换到objectgroundtruth的偏移值correctΔ.
没有采用简单的L1或L2loss用于回归误差，而是采用SmoothL1loss.SmoothL1和L1基本相同，但是，当L1误差值非常小时，表示为一个确定值σ，即认为是接近正确的，loss就会以更快的速度消失.
采用动态batches是很有挑战性的.即使已经尝试保持background和foreground的anchors的平衡比例，也不总是可行的.根据图片中groundtruthobjects和anchors的尺度与比例，很有可能得不到foregroundanchors.这种情况时，将采用与groundtruthboxes具有最大IoU的anchors.这与理想情况相差很远，但实际中一般总能有foreground样本和要学习目标.
4.2.后处理非极大值抑制(Non-maximumsuppression)由于Anchors一般是有重叠的overlap，因此，相同object的proposals也存在重叠.
为了解决重叠proposals问题，采用NMS算法处理，丢弃与一个score更高的proposal间IoU大于预设阈值的proposals.
虽然NMS看起来比较简单，但IoU阈值的预设需要谨慎处理.如果IoU值太小，可能丢失objetcs的一些proposals；如果IoU值过大，可能会导致objects出现很多proposals.IoU典型值为0.6.Proposal选择NMS处理后，根据sore对topN个proposals排序.在论文中N=2000，其值也可以小一点，如50，仍然能的高好的结果.
单独应用RPNRPN可以独立使用，不用2-stage模型.
当处理的问题是，单个object类时，objectness概率即可作为最终的类别概率.此时，"foreground"="singleclass"，"background"="notsingleclass"。
可以应用于人脸检测(facedetection)，文字检测(textdetection)，等。
仅单独采用RPN的优点在于，训练和测试速度较快.由于RPN是仅有卷积层的简单网络，其预测效率比采用分类base网络的效率高。
RoIPooling
RPN处理后，可以得到一堆没有classscore的objectproposals。
待处理问题为，如何利用这些边界框boundingboxes，并分类。
一种最简单的方法是，对每个porposal，裁剪，并送入pre-trainedbase网络，提取特征；然后，将提取特征来训练分类器.但，这就需要对所有的2000个proposals进行计算，效率低，速度慢。
则通过重用卷积特征图(convfeaturemap)来加快计算效率.即，采用RoI(regionofinterest)Pooling对每个proposal提取固定尺寸的特征图.R-CNN是对固定尺寸的特征图分类。
RoIPooling
目标检测中，包括FasterR-CNN，常用一种更简单的方法，即：采用每个proposal来对卷积特征图裁剪crop，然后利用插值算法(一般为双线性插值bilinear)将每个cropresize到固定尺寸14×14×ConvDepth.裁剪后，利用2×2kernel的MaxPooling得到每个proposal的最终7×7×ConvDepth特征图。
之所以选择该精确形状，与其在下面的模块(R-CNN)中的应用有关.。
R-CNN–Region-basedCNN
R-CNN是FasterR-CNN框架中的最后一个步骤.
计算图片的卷积特征图convfeaturemap；
然后采用RPN对卷积特征图处理，得到objectproposals；
再利用RoIPooling对每个proposal提取特征；
最后，利用提取特征进行分类R-CNN是模仿分类CNNs的最后一个阶段，采用全连接层来输出每个可能的object类别class的score。
R-CNN有两个不同的输出：
对每个proposal分类，其中类别包括一个background类(用于去除不良proposals)
根据预测的类别class，更好的调整proposal边界框在论文中，R-CNN对每个proposal的特征图，拉平flatten，并采用ReLU和两个大小为4096维的全连接层进行处理.
然后，对每个不同objects采用两个不同的全连接层处理：
一个全连接层有N+1个神经单元，其中N是类别class的总数，包括backgroundclass
一个全连接层有4N个神经单元.回归预测输出，得到N个可能的类别classes分别预测Δcenterx,Δcentery,Δwidth,ΔheightR-CNN结构
训练和目标
R-CNN的目标基本上是与RPN目标的计算是一致的，但需要考虑不同的可能的object类别classes。
根据proposals和ground-truthboxes，计算其IoU。
与任何一个ground-truthbox的IoU大于0.5的proposals被设为正确的boxes.IoU在0.1到0.5之间时设为background。
与RPN中目标组装相关，这里忽略没有任何交叉的proposals.这是因为，在此阶段，假设已经获得良好的proposals，主要关注于解决难例.当然，所有的这些超参数都是可以用于调整以更好的拟合objects。
边界框回归的目标计算的是proposal与其对应的ground-truth间的偏移量，只对基于IoU阈值设定类别class后的proposals进行计算。
随机采用一个平衡化的mini-batch=64，其中，25%的foregroundproposals(具有类别class)和75%的backgroundproposals。
类似于RPNs的losses，对于选定的proposals，分类loss采用multiclassentropyloss；对于25%的foregroundproposals采用SmoothL1loss计算其与groundtruthbox的匹配.
由于R-CNN全连接网络对每个类别class仅输出一个预测值，当计算边框回归loss时需谨慎.当计算loss时，只需考虑正确的类别。
后处理
类似于RPN，R-CNN最终输出一堆带有类别class的objects，在返回结果前，再进一步进行处理。
为了调整边界框，需要考虑概率最大的类别的proposals.忽略概率最大值为backgroundclass的proposals。
当得到最终的objects时，并忽略被预测为background的结果，采用class-basedNMS.主要是通过对objects根据类别class分组，然后根据概率排序，并对每个独立的分组采用NMS处理，最后再放在一起。
最终得到的objects列表，仍可继续通过设定概率阈值的方式，来限制每个类的objects数量。
FasterR-CNN训练
在论文中是采用分步multi-step方法，对每个模块分别训练再合并训练的权重.自此，End-to-end的联合训练被发现能够得到更好的结果.
当将完整的模型合并后，得到4个不同的losses，2个用于RPN，2个用于R-CNN.RPN和R-CNN的base基础网络可以是可训练(fine-tune)的，也可以是不能训练的。
base基础网络的训练与否，取决于待学习的objects与可用的计算力.如果新数据与base基础网络训练的原始数据集相似，则不必进行训练，除非是想尝试其不同的表现.base基础网络的训练是比较时间与硬件消耗较高，需要适应梯度计算。
4种不同的losses以加权和的形式组织.可以根据需要对分类loss和回归loss设置权重，或者对R-CNN和RPNs设置不同权重。
采用SGD训练，momentum=0.9.学习率初始值为0.001，50K次迭代后衰减为0.0001.这是一组常用参数设置。
评价Evaluation
评价准则：指定IoU阈值对应的MeanAveragePrecision(mAP)，如mAP@0.5.
mAP来自信息检索，常用与计算ranking问题的误差计算，以及评估目标检测结果.
总结
至此，对FasterR-CNN的处理方式有了清晰的理解，可以根据实际应用场合来做一些应用。
如果想进一步深入理解，可以参考LuminothFasterR-CNN实现。
FasterR-CNN可以用于解决复杂的计算机视觉问题，并取得很好的效果.虽然这里模型是目标检测，但对于语义分割，3D目标检测等，都可以基于以上模型.或借鉴于RPN，或借鉴于R-CNN，或两者都有.因此，能够深度理解其工作原理，对于更好的解决其它问题很有帮助。
原文：https://tryolabs.com/blog/2018/01/18/faster-r-cnn-down-the-rabbit-hole-of-modern-object-detection/

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