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[zz]Hartley教授回信–论摄影测量与计算机视觉

    转载一篇文章,Harley给某位武大学生的回信~     恩,CV里geometry这块确实已经比较成熟了,基本框架已经奠定,剩下的无非就是探寻若干约束条件,然后鲁棒求解。近年各大CV会议上这方面的paper都比较少。咱们组是不是该考虑一下其他topic了?     原文链接:     http://hi.baidu.com/simbaforrest/blog/item/8f23161c994af78086d6b62a.html     三个月前写的信,他老人家昨天才回,不过看后确实收获很多哟     总结他老人家的意思:     1.摄影测量和计算机视觉在十年前是结合的黄金时段     2.目前计算机视觉主流已经走入recognition的时代     3.Geometry和recognition的结合目前鲜有人做,但不是没有可能 标签:他山之玉

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[zz]三年硕士五年博

    转载一诗,出处不详。                     三年硕士五年博         三年硕士五年博,霜染青丝纹上额。         十年寒窗难破壁,一朝毕业讨生活。         东西外企疑无路,南北国企人也多。         忍看私企门不入,笑闻牛人进院所。         无头苍蝇空扑翼,丧家之犬进油锅。         一骑红尘心暗笑,错把据信当offer。         汗透重衣梦难醒,一进一退失所措。        自思年年求学事,无花无酒亦无歌。         红袖冥冥无觅处,象牙塔中难造车。         两处茫茫皆不见,四面碰壁无逃脱。         未经悬梁刺股痛,悔把岁月空蹉跎。         今朝有梦今朝作,莫待无梦呼奈何。         三年硕士五年博,身变皮骨腰变驮。         昨日豪情遭磨难,今朝两鬓见斑驳。         囊中通货常恨少,腹内草莽日渐多。         墙上芦苇浅根底,山间竹笋空外壳。         有心飘洋求深造,无奈拦路有G 托。         … 继续阅读

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[zz]09年盘点

    精辟,网友很强大! 以下内容为转载,出处不明:     正月十五,央视添堵,预示今年,难以靠谱;     三月开始,甲流如虎,全球人民,六神无主。     经济危机,大象变鼠,世界各国,心里打鼓。     杭州飙车,巴东抗辱,上海钓鱼,新疆七五。     猫猫刚躲,楼倒黄浦,纸币开铐,民心难抚。     老太自焚,以身守土,楼价狂飙,回应政府。     本山住院,阳仔递补,女排不灵,男足涉赌。     律师辩黑,自遭逮捕,高管落马,如何防腐?     学森辞世,羡林作古,不堪寂寞,曹操出土。 标签:他山之玉

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[zz]和机器学习和计算机视觉相关的数学

新进实验室,急需恶补数学基础知识,goolge到此文,据说为某MIT大牛所感,转载于此,以便以后查阅。 感觉数学似乎总是不够的。这些日子为了解决research中的一些问题,又在图书馆捧起了数学的教科书。从大学到现在,课堂上学的和自学的数学其实不算少了,可是在研究的过程中总是发现需要补充新的数学知识。Learning和Vision都 是很多种数学的交汇场。看着不同的理论体系的交汇,对于一个researcher来说,往往是非常exciting的enjoyable的事情。不过,这 也代表着要充分了解这个领域并且取得有意义的进展是很艰苦的。 记得在两年前的一次blog里面,提到过和learning有关的数学。今天看来,我对于数学在这个领域的作用有了新的思考。 对于Learning的研究, 1、 Linear Algebra (线性代数) 和 Statistics (统计学) 是最重要和不可缺少的。这 代表了Machine Learning中最主流的两大类方法的基础。一种是以研究函数和变换为重点的代数方法,比如Dimension reduction,feature extraction,Kernel等,一种是以研究统计模型和样本分布为重点的统计方法,比如Graphical model, Information theoretical models等。它们侧重虽有不同,但是常常是共同使用的,对于代数方法,往往需要统计上的解释,对于统计模型,其具体计算则需要代数的帮助。 以代数和统计为出发点,继续往深处走,我们会发现需要更多的数学。 2、Calculus (微积分),只是数学分析体系的基础。其 基础性作用不言而喻。Learning研究的大部分问题是在连续的度量空间进行的,无论代数还是统计,在研究优化问题的时候,对一个映射的微分或者梯度的 分析总是不可避免。而在统计学中,Marginalization和积分更是密不可分——不过,以解析形式把积分导出来的情况则不多见。 3、Partial Differential Equation (偏微分方程),这主要用于描述动态过程,或者仿动态过程。这个学科在Vision中用得比Learning多,主要用于描述连续场的运动或者扩散过程。比如Level set, Optical flow都是这方面的典型例子。 4、Functional Analysis (泛函分析), 通 俗地,可以理解为微积分从有限维空间到无限维空间的拓展——当然了,它实际上远不止于此。在这个地方,函数以及其所作用的对象之间存在的对偶关系扮演了非 常重要的角色。Learning发展至今,也在向无限维延伸——从研究有限维向量的问题到以无限维的函数为研究对象。Kernel … 继续阅读

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[zz]计算机科学与技术学习反思录

刚看了一篇关于反思计算机学习的文章,大有相见恨晚之感。个人认为此文见解非常之深刻,站在一个统领全局的高度上对计科学习方法做了一个引导,没有雄厚的数学功底和计科领域十余年浸淫可能难有此见地。几乎不感相信当年此文出至于一大三学生之手,不由地自叹弗如。后来在网上考证了一番,才发现原来其中大部分内容引至南京大学小百合BBS里Sir博士(现为耶鲁大学副教授)的若干帖子。不过无论如何,也是一篇值得转载,弘扬的好文。 题目:计算机科学与技术学习反思录 作者:曾毅 时间:2003年7月 源网址:http://www.frontfree.net/view/article_746.html 原文如下: 计算机科学与技术这一门科学深深的吸引着我们这些同学们,上计算机系已经有近三年了,自己也做了一些思考,原先不管是国内还是国外都喜欢把这个系分为计算机软件理论、计算机系统、计算机技术与应用。后来又合到一起,变成了现在的计算机科学与技术。我一直认为计算机科学与技术这门专业,在本科阶段是不可能切分成计算机科学和计算机技术的,因为计算机科学需要相当多的实践,而实践需要技术;每一个人(包括非计算机专业),掌握简单的计算机技术都很容易(包括原先Major们自以为得意的程序设计),但计算机专业的优势是:我们掌握许多其他专业并不”深究”的东西,例如,算法,体系结构,等等。非计算机专业的人可以很容易地做一个芯片,写一段程序,但他们做不出计算机专业能够做出来的大型系统。今天我想专门谈一谈计算机科学,并将重点放在计算理论上。 1、计算机理论的一个核心问题–从数学谈起: 标签:他山之玉, 思考

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[zz]报考中科院十大理由

转载一篇中科院研究生院网站上的文章,坚定一下信念! 1. 至高的学术机构,理想的科学殿堂 中国科学院是国家最高学术机构,是中国的科学殿堂。中国科学院研究生院是一所研究生院型大学,她只有硕士博士研究生而没有本科生。学生全部来自全国各个高校,因而能够兼容并蓄,海纳百川,促成各种学术思想、各种学术流派的彼此交融,有利于新思想的形成,新方法的诞生,有利于创新人才的培养。在这样的殿堂里学习,接受培养、训练和洗礼,岂不荣耀和自豪? 2. 大师领衔,名家荟萃,培养实力雄厚 中国科学院大师云集,人才济济。有300多位两院院士、2000余位博士生导师、4500余位教授和研究员参与研究生的培养和指导工作。他们有培养研究生的丰富经验。俗话说,名师出高徒。在这里读研究生,能得到大师点化,一流科学家真传。你想经常与大师切磋么?你想与久仰的大师朝夕相处么?你想时刻聆听大师的教诲么?你想让大师指点迷津么?你想成为明天的大师么?报考中国科学院,走近科学大师!  标签:他山之玉, 保研

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[zz]学院统一安排的实习~~

转载学院一位同学博客上发表的文章,关于我们八月的实习: 地点:四川华迪信息技术有限公司(创立于2003年12月15日) 为期时间:8.28至9.6,为期10天,夏季 上下班时间:上午9:00分—11:50分,下午14:00分—16:50分 工资:¥0.00 加班费:¥-2.00/小时,作为超额使用电脑的费用 标签:他山之玉, 学院, 实习

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