qq经典头像早期 官方 怀旧102句精选

qq经典头像早期原图

1、qq经典的头像

(1)、乍见易秀珍，雷锋有点心慌。他将手中的铁锹往泥里一插，光着双脚向易秀珍跑去。

(2)、上式取消了中Ci>=0的约束条件，因此每个特征可以用多个聚类中心进行表示。

(3)、“两化”13个月后再议|交通信号优化市场狼烟四起

(4)、  (SIGAI综述)行人检测算法    

(5)、易秀珍眸子里闪动着喜悦，她知道雷锋是听了自己的话才去添新的。

(6)、背面图案，1分为红小兵，2分为女社员，5分为钢铁工人，图案右下方是数字面值，左上方为汉语拼音书写的面值，具有鲜明的时代特征。

(7)、论文引入基于解耦与重建的物理模型，目标是将有雾图像解耦为隐藏特征值，再利用隐藏特征值重建图像。网络的总体结构如Figure1所示。

(8)、1992年，美国麻省理工大学(MIT)的Turk和Pentland提出一种经典人像识别法“特征脸”，统计学习图模型就是在此基础上发展而来。Moghaddam等人提出采用一种基于概率的图像相似度度量方法，将人像图像之间的差异分为类间差异和类内差异。其中类间差异表示不同对象之间的本质差异；类内差异为同一对象的不同图像之间的差异；实际人像图像之间的差异为两者之和。如果类内差异大于类间差异，则认为两人像图像属于同一对象的可能性大。他们还提出了类间差异和类内差异度量的概率模型和计算方法。由于统计学习相似度的计算涉及复杂的非线性计算，Moghaddam等人提出了一种线性的快速计算方法。这种人像识别方法在1996年美国DAPAR组织的FERET人像测试中是效果最好的方法之特别是在克服光照和表情变化对识别的影响方面性能较好。与此同时，低分辨率照片识别的算法往往也离不开统计学习图模型。因此，即使深度学习必将成为未来趋势，统计学习模型依然有它的用武之地。

(9)、后来却很少再见到雷锋穿他的皮夹克。开始推说是穿着不自然、不舒服，后来见瞒不过，就拿出了一封信。

(10)、在系统中选定目标人员和区域，再筛选系统给出的命中人员结果，系统会自动画出目标人员的行动轨迹。通过自动化手段分析并寻找目标人员行动轨迹，系统可以为下一步行动提供决策依据。目前，该系统已经形成可执行的成熟战法。公安机关从监控视频中截取嫌疑人头像，载入人口库中识别比对，定位嫌疑人身份。随后路人库中搜索，查找其过往轨迹，在其经常出入的卡口进行蹲点，当嫌疑人经过卡口时报警，蹲守民警即可将其抓捕。 

(11)、随着我国各大城市“天网工程”以及“平安城市”建设的逐步完善，基于人像识别技术的蜻蜓眼人像大平台已在全国部、省市级等各地公安实战中取得丰硕战果，为城市公共安全提供更加智能的技术支撑和应用。智能安防技术的逐渐应用和普及，代表了警务建设的新方向和目标，实现了从基础硬件建设向智能化应用和实战体系的全新转变，达到了利用科技力量弥补目前警力、基础硬件设施不足的目的，守护着城市安全和民生安康。

(12)、雷锋去弓长岭矿山建设工地后的那段日子，易秀珍心里觉得空落落的：“只要有人从弓长岭那边回鞍钢办事，我就变着法儿打听雷锋的情况。凡是从工地回来见过雷锋的人，都对我说：那儿环境如何艰苦，他干活如何没日没夜，有时忙得洗不上脸、吃不上饭，夜里还要点灯熬夜看书、写日记。大家都对他赞不绝口。

(13)、   理解计算：从√2到AlphaGo——第2季 神经计算的历史背景

(14)、具体来说，作者先对暗通道去雾，最大对比度去雾(MaximumContrast，MC，论文名为：Visibilityinbadweatherfromasingleimage)，基于颜色衰减先验去雾(ColorAttenuationPrior，CAP，论文名为：Afastsingleimagehazeremovalalgorithmusingcolorattenuationprior)，基于色度不一致去雾(Afastsingleimagehazeremovalalgorithmusingcolorattenuationprior)这些方法做了介绍，然后作者结合上面的方法进行网络设计，网络结构主要分成4大部分：

(15)、 基于几何特征的方法：将人像各个重要部件如嘴巴、鼻子、眼睛、下巴和眉毛等部件和部件之间的结构关系的几何描述，作为识别的依据；

(16)、作者通过2幅图像分析了有雾和无雾图像的区别：

(17)、目前，人像大平台已经完成某省7400万常驻人口库，并协同相关单位完成3亿全人种人像库建立(所有入境的外国人)和全世界最大15亿级人像库。依托高性能的分布式架构和快速响应能力，人像大平台系统响应性能表现优异，在超大型1亿级和10亿人像库的识别比对中，达到秒级比对结果返回，同时提供前十命中率进行研判。

(18)、1986年发行的长城币没有在市面流通，仅由沈阳造币厂生产了660套精制套装硬币，是新中国流通硬币中最珍稀的“币王”，整套四枚市场价格150000元左右。(注：四枚发行年代均为1986年)

(19)、对于低分辨率照片的强大识别能力则是静态人像系统最值得称道的优势。这个技术主要包含图像清晰化技术、单张低清照片的识别及多张低清照片特征融合三个部分。静态人像系统的图像清晰化技术对于模糊照片的复原率具有相当不错的效果，面部轮廓特征基本可以复原到与原图一致的程度，应对极限情况下的模糊图片也具有较高的首位命中率。另外，多张低清照片特征融合也可以对不同角度的多张低清照片进行自动分析比对，通过融合更多的特征信息，从而提高识别准确率。根据统计，使用多张低清照片特征融合技术后，识别率可以提升接近30%~40%。

(20)、当前四版币80年10元虽然存世量大，但因小四套和大四套配册的巨量需求，80年10元成件成捆成刀的货源会越来越少。此外，由于80年50元，80年100元的价格已较高，新入钱币收藏行业者会首选仍处于低价的券种。一直没有大涨过的80年10元是极为稳健的投资品种。必定会成为越来越多稳健投资者进行长线投资的选择。其价格也会随之而稳步上涨。当前价格仍在低位，建议购入。

2、qq经典头像早期 官方 怀旧

(1)、第四套人民币80年10元正面的背景图分别是一个汉族和蒙族男子的头像，而纸币的左侧是“凤凰牡丹”。凤凰可是“百年之王”，在我国更是神鸟，估计发行的时候也是希望第四套人民币80年10元能像它一样神吧，背面则以珠穆朗玛峰为背景。

(2)、所谓人民币样币，一部分是货币发行机构在货币流通管理中使用的一种标准样本;另一部分是在货币设计、研制、试生产和上报审批过程中使用的试验样品。

(3)、腾讯方面表示，QQ头像的永恒魅力向我们展示了，如果这些复古人物是现在的千禧一代，他们看起来会是什么样子。每一次现代化的改新都仍然保留人物的独有特征以及内在个性。

(4)、由雾天退化模型知可以知道，表达式中有两个未知数大气光和透射率，作者提出将这两个未知数化为一个，即用将与相统一。其中，是具有默认值的恒定偏差。

(5)、   理解计算：从√2到AlphaGo——第3季 神经计算的数学模型

(6)、背面图案：该纪念钞背面主景图案为古希腊雕塑“掷铁饼者”、运动员群像图案及“2008”字样。主景图案下方为年号“2008”及行长印章。票面左侧为“第29届奥林匹克运动会纪念”、面额数字“10”、汉语拼音“YUAN”字样及光变全息开窗安全线；票面右上方为“中国人民银行”的汉语拼音及蒙、藏、维、壮四种民族文字的“中国人民银行”字样和面额。此纪念钞自发行以来就倍受藏家追捧，价格一直居高不下，现该套纪念钞的市场价格目前在3500元左右。

(7)、晚年，易秀珍接受采访时笑着说：“我也臭美，与雷锋一样爱照相，我穿着大衣在天安门前也留了影。”

(8)、图包不止3张，原图高清，可以先复制链接： 

(9)、评2017年H1(上半年)城市智能交通市场业绩

(10)、  机器学习在自动驾驶中的应用-以百度阿波罗平台为例(上)

(11)、“当时我吃不惯鞍山的高粱米饭、玉米窝窝头。每月一个人只有4斤细粮，雷锋常常把他那份省下来给我。我不许他这样做，可他说：‘我吃什么都行，等你慢慢习惯了，我就不给你送了。’他对别人的照顾不是作秀，更不图什么，他把工友都当做兄弟姐妹。”

(12)、拎着苇编提篮的雷锋在天安门前照了一张全身照，之后瞥见旁边有一辆用作照相“道具”的摩托车，他兴奋地跑过去，骑上车。一脸灿烂的他身体前倾，做正在长安街上飞驰状。

(13)、沉珂因为其“精致的脸、哥特风、颓废、细腻文笔、单亲家庭、自杀”等标签(网传)成为许多懵懂叛逆的青少年们心中偶像，说她是早期网络红人完全没有错误。

(14)、 路人轨迹是动态人像卡口另一个重要侦测手段

(15)、最近主要听爵士乐和偏地下的电子乐舞曲。爵士类的听ECM厂牌钢琴爵士，电子类听偏氛围、实验的低音音乐，比如音乐人ASC、Ena等。

(16)、计算差异值：dHash算法工作在相邻像素之间，这样每行9个像素之间产生了8个不同的差异，一共8行，则产生了64个差异值

(17)、“当时她问我：这是你用Word画的么，你怎么这么闲。”

(18)、K是维度信息，比如单通道图像只有行和列两个维度，那么K就是L是尺度的个数，Xm和Ym代表点集中的点，当L=0时，上式就退化为BOW了。在识别的时候我们把L=0、2三个尺度的图片总共21个小块的特征串接起来，1+4+16=

(19)、由于原始头像的图片文件有很多，所以他们选择最流行的以及用户最常用的进行重塑。

(20)、其中为景深，为雾浓度，，分别为亮度值和饱和度值。这个公式就是colorattenuationprior。然后，作者通过构建训练样本采集了超过500张图像，最后得出了合适的参数。最终公式如下：

3、qq经典头像早期 原图

(1)、但是随着时代的发展，非主流已经成为了一种另类，恩典也因此成了过气网红，渐渐地消失在大家视线里了。

(2)、雷锋第一次送给易秀珍照片并赠言给易秀珍，晚年易秀珍在照片上作记录。

(3)、庚申年猴票是邮票史上的“著名邮票”，1980年2月15日发行，全套1枚，面值8分(人民币)。该票背景为红色，邮票原图由黄永玉绘制，由邮票总设计师邵柏林设计，姜伟杰雕刻，采用影写版与雕刻版混合套印方式印刷，北京邮票厂印制。《中华人民共和国邮票目录》中记载，庚申年邮票(猴)的发行量为500万枚。

(4)、由于在投资市场中人民币收藏的的门槛比较低，所以很多投资者都会选择投资人民币。而在人民币收藏中讲究的是品相，前面三套人民币都长时间的磨损，品相都不是很好，而第四套人民币的品相都比较好，干净没有明显的磨损痕迹，而在这套人民币中第四套人民币80年10元现阶段一致受到收藏者们的追捧。多人收藏那么对于第四套人民币80年10元价格也是很多人所关注的一个问题。

(5)、转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图

(6)、散场之后，易秀珍悄然来到雷锋身边：“春天来了，该换季了，该买的衣服买两件吧！”

(7)、这个技术运用到图像处理上，就是针对我们现在已经获得的一幅图像数据)，计算出对应的，则认为是增强后的图像，现在的关键是如何得到。Retinex理论的提出者指出这个)可以通过对图像数据)进行高斯模糊得到。

(8)、1：1人像识别比对最早在警务实战中应用，是通过对两张照片进行比对，判断其是否为同一人。静态1:1主要用于1:1身份认证，人证合一校验是最常见的应用。人像大平台通过固定高分辨拍摄仪和移动设备，可以用于政府对外窗口、民警盘查时的人证合也可用于酒店、网吧和KTV等场所的身份登记和采集。以酒店人证合一为例，酒店前台采集身份证和人像照片，然后传送到公安后台进行1:1比对和1：N布控。对于复杂环境(室内、室外、侧光、背光、仰视等)、复杂对象(眼镜、长刘海、化妆、年龄变化、胖瘦变化)和复杂条件(镜面、旋转、多人)，人像平台千分之一误报率高达9%，万分之一误报率仍达到98%，且具有高达1张/秒/CPU核的预处理速度和1000张/秒/CPU核的比对速度，0.5秒即可完成比对。

(9)、LLC(locality-constrainedlinearcoding)

(10)、为了减少向量量化的信息损失，在基于SPM模型的稀疏编码中提出ScSPM，通过使用B的L2范数松弛约束条件，ScSPM的目标函数为：

(11)、BOW(BagofWords) 模型最初被用在文本分类中，将文档表示成特征矢量。它的基本思想是假定对于一个文本，忽略其词序和语法、句法，仅仅将其看做是一些不同类别词汇的集合，而文本中的每个词汇都是独立的。简单说就是将每篇文档都看成一个袋子，这个袋子里面装的是各种类别的词汇，我们按照类别把整篇文档的词汇归为不同的类，比如这些词汇的类可以是枪、银行、船、人、桌子等，然后依据每个类别中词汇出现的频率来判断整篇文档所描述的大致内容。比如一篇文档中枪、银行这两类词汇出现的概率比较高，我们就可以判断这篇文档和武装押运有关，或者是关于土匪抢银行的，兄台们可自行发挥自己的脑洞。

(12)、此算法是基于比较灰度图每个像素与平均值来实现的，最适用于缩略图搜索。

(13)、人像大平台架构共有省级、市级和区(县)级三个层次。通过在省级建立常驻人口、涉恐、涉稳、涉毒和刑事犯罪前科人员等人口库，并设立相应的人口资源服务接口、照片查询服务接口和人像比对服务接口，为市级和区(县)级单位提供相应的服务。通过专门的省级人像资源服务总线，市级和区(县)级可对入所人员、暂住人口和流动人口进行相应的查询。这一方案可实现跨区县、跨地市、全省联动的分布式联网查询，并可实现警务大数据的数据碰撞和数据挖掘。由于不直接返回人员信息，保护了数据提供者的积极性，因此实现了数据共享、多方共赢。 

(14)、面值几分几角的硬币被拍出高价的新闻不少，很容易让大家相信大部分的退市硬币都会价格暴涨。事实上，真正有收藏价值的硬分币数量极少，而且此类收藏品造假很容易。

(15)、这群新工人在临时编组时，从望城县团山湖农场来的雷锋担任了易秀珍、杨必华、张月棋等临时组成的第三小组的组长。

(16)、这篇论文主要提出了一个Retinex理论，包含了两个方面的内容：物体的颜色是由物体对长波、中波和短波光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照非均匀性的影响,具有一致性。根据Retinex理论，人眼感知物体的亮度取决于环境的照明和物体表面对照射光的反射，其数学表达式为：

(17)、大气透射率是一个概率(0到1)，不可能无穷大，也不可能无穷小。受到Sigmoid和ReLU激励函数的启发，提出了新的激活函数(BilateralRectifiedLinearUnit，BReLU)，在双边约束的同时，保证局部的线性。激活函数图如下：

(18)、上面列出了一些经典的用传统算法去雾的例子(姑且把它叫作图像去雾的前世)，接下来我们看看CNN是如何在这个领域发挥的(图像去雾的今生)。

(19)、具体而言，对于产生图的网络，采用的是多层金字塔池化模块。这里从DenseNet里直接取前三个DenseBlock和相应的下采样层作为Encode模块，然后同样使用DenseBlock进行上采样。这样做的目的是可以通过金字塔池化获得全局的信息，Dense模块可以让利于信息流动，加速收敛。同时为了，为了最后的输出获得多个scale的特征，同时保留这些特征的局部信息而不是只获得全局信息，这里使用了一个多scale的pooling层，将不同级别的特征pooling到同一个尺度下，然后进行上采样。网络示意图如下所示：

(20)、还有一点应该就是自我认同感。现在身边很多朋友都开始用我画的表情，感觉很酷。自我认同感，也就是虚荣心可能对每个人意义不同，反正我挺需要的。

4、qq经典头像 早期

(1)、每当见到我愁眉不展想家的时候，他不是找我出去玩，就是拿些书来给我看。”易秀珍说，当时她刚来鞍山也没有亲戚朋友，雷锋非常热情，像哥哥一样在工作和生活上都给予她很多照顾。

(2)、“长城系列流通硬币”，是新中国发行的第二套流通硬币，按中国人民银行的划分属于第三套人民币范畴。该套硬币包含1角、2角、5角、1元共四枚面额，最早由沈阳造币厂设计生产，于1980年4月15日开始发行流通。1981年以后，上海造币厂也开始制造该币。因该系列硬币中的1元硬币背面图案取自北京八达岭长城的景色，因此被收藏者称为“第四套人民币长城币”。

(3)、⑤可以加一些你觉得有像素感的东西，比如小十字，网点状阴影等。画好之后就可以导出图片发给朋友显摆啦。

(4)、在实际应用中，它体现出首位命中率高(首位命中率是指1000万库中返回的最相似的人像和输入人像为同一人的概率)的优点。根据统计，如果查询照为证件照，与千万库进行比对，静态人像系统的首位命中率高达5%；即使查询照为临时拍摄效果欠佳的盘查照，首位命中率依然高达3%。比对速度快则是该系统的第二个优点，1000万级图片库1：N比对可以在1秒内返回结果，即使图片库规模大幅提升到15亿，1：N比对的结果返回时间也只在3秒左右。

(5)、就在这段时间，雷锋曾送过一张自己早期的照片给易秀珍，并在一张纸条上留言：“小易同志，生长在毛泽东时代的我们，生活该是何等的幸福，前途该是何等的广阔，望你努力去追求它和向往它。”易秀珍回赠了一张个人的小照片给雷锋。

(6)、论文题目：EnhancedCycleGANforSingleImage

(7)、次日早上8点多，列车到了湖北武昌站。大家一片欢声笑语，因为要换车，将逗留几个小时，招工负责人同意大家逛逛街。

(8)、   理解计算：从√2到AlphaGo——第1季从√2谈起

(9)、进一步减小DCT：大于平均值记录为反之记录为0

(10)、让易秀珍最难忘的是1959年的春节。“年三十我是长白班，从早8点工作到下午5点；雷锋是中班，下午4点上班、晚上12点下班。下班后，宿舍里没有几个人，大部分老工人都回家过春节了，只剩下几个南方人。

(11)、比如说，1980年2分、5分币通常用1989年2分、5分币改刻，将第二个"9"改刻为"0";1981年的1分、5分币用1987年相应硬币改刻，将"7"改刻为"1"。由于硬币没有太多的防伪手段，如果购买时不使用高倍放大镜仔细观察，恐怕资深藏家也容易看"走眼。

(12)、皮夹克毕竟是雷锋的，终究要还给雷锋，还给历史。俭朴的雷锋确实拥有并穿过皮夹克，穿过料子裤，戴过英纳格表。但这些点缀，并不是一以贯之的生活方式。这也不影响我们对他的怀念和向他学习的风尚。

(13)、“我出生在一个普通的贫民家庭，我是老大，下有四个弟妹。那一年八九月份，鞍钢就在湖南招工，我刚考取长沙二中读高还没入学就去报名招工了。父母舍不得我到外地工作，可家里太困难了，作为老大，我一咬牙就出来了。”易秀珍讲，当时鞍钢在湖南招了六七百人。

(14)、这篇论文就更有意思了哦。论文观察到，单幅图像去雾的难点在于图像中包含的关于场景结构等信息非常少，因此很难获得较为全面的信息从而进行去雾。然而，人的大脑在面对一幅图像的时候其实是可以很快的分辨清楚哪里有雾、哪里没有，或者很快分辨清楚近景、远景而不需要其他太多的资料。基于这一思考，作者对很多副有雾图像进行分析发现统计意义上的结论从而提出一个新的思路，通过对很多图像的远景、中景、近景进行分析发现了雾的浓度与亮度和饱和度之差呈正比。

(15)、将上式两边取对数，则可抛开入射光的性质得到物体的本来面貌，即有关系式：

(16)、人像识别技术可以有效弥补警力不足，实现技术辅助警力与全天候智能执勤。我国警力不足由来已久，警力和人口的比例仅有160人/十万人，距离260人/十万人的世界平均水平相去甚远；与此同时，警力资源的配置和运营也不尽科学。虽然公安部门一直在人力和运营上努力提升，但显然不可能在朝夕之间实现改变。随着城市化进程的突飞猛进，城市要害部门的来往人流规模急剧提升，单凭一线警力，根本无法实现有效管理和应对。人像识别则从技术角度提供了解决方案，借助遍布城市各地的安防监控，引入自动人像识别技术后，只需要少量精干的高素质警力就可以达到事半功倍的效果，无论是辅助警力，还是全天候智能执勤都不在话下。 

(17)、由此可见，图像去雾过程就是根据求解的过程。要求解出，还需要根据求解出透射率和全局大气光。

(18)、将图6的特征向量和离散权重相乘可得到新的特征向量直方图，如图8所示，可见特征向量的前几个较大的数据被削减，而后续数据基本维持不变。

(19)、在计算机视觉领域，通常使用雾天图像退化模型来描述雾霾等恶劣天气条件对图像造成的影响，该模型是McCartney首先提出。该模型包括衰减模型和环境光模型两部分。模型表达式为：

(20)、得到信息指纹：组合64个bit位，顺序随意保持一致性即可。

5、qq经典头像早期表情包

(1)、那天，雷锋在金水桥上坐了很长时间，引起了执勤战士的注意。执勤战士严肃地告诉雷锋金水桥上不准久留。

(2)、随着公安视频监控建设的飞速发展，以充分发挥视频图像信息效能为核心的视频警务模式已悄然兴起。我国警务安防平台已经基本实现了视频监控的联网及共享，但视频图像信息的处理分析能力还有很大的提升空间。

(3)、这篇文章文并没有单独估计和大气光，而是通过轻量级的CNN直接生成清晰的图像，这种端到端的设计使得其可以嵌入到其他的模型中，比如说物体检测Faster-RCNN。

(4)、①当你对自己绘图水平没信心的时候可以选择蒙版，也就是SetGuideImage，把图片垫在画布下面描着画。用了蒙版之后难度就大大降低了，有耐心即可画好。尽量不要用ImportanImage把一张照片直接导入。记住你是在画像素画，不是拿着低画质的照片谎称是像素画打着给别人画头像的幌子去骗钱。

(5)、深度学习尽管在人像识别领域被广泛应用，但依赖于海量数据，并需要一定训练学习时间。为适应警务实战需求和提升系统灵活性，人像大平台中还应用了统计学习图模型算法。这个算法模型透明，很容易引入人的经验，只需要很少量的样本就可以得到一个可用的模型。在某些特定场合下，小样本就可以获得较高识别率的经典统计学习模型人像识别精准度更好。

(6)、 相较其他几种人像识别方法，基于深度学习的算法具有更强的机器自主性。深度学习最早由GeoffreyHinton等人在2006年《Sciences》上发表的文章提出，主要通过神经网络来模拟人的大脑的学习过程，希望借助人脑的多层抽象机制来实现对现实对象或数据(图像、语音及文本等)的抽象表达，并通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征(或属性类别)。经过大量训练数据后，深度学习反而比较容易得到一个不错的模型。如果和云计算的海量数据结合，深度学习算法将具有很强的学习能力，可以在无需人工干预的情况下很快提升。

(7)、会挑我听过比较喜欢的，不会太地下太小众，而且封面元素不会太复杂的，像下面这种就算了。

(8)、针对权重VLAD的提升效果，我们用6类图片做了识别率的对比：

(9)、1958年11月12日傍晚，一列北上的列车刚刚停靠在湖南长沙火车站时，检票口就涌进了一群男女青年，他们是辽宁鞍山钢铁公司在湖南招收的一批新工人。

(10)、这次，雷锋在门外足足站了半个小时。最终，他以言行感动了易秀珍。易秀珍在接受采访时，深情地说：“当时，我看见雷锋就像见到了亲人，眼泪又止不住掉下来。他看我这样子，就自己跑到食堂买些好吃的拿到屋里，我们一起吃。

(11)、https://zhuanlan.zhihu.com/p/47386292

(12)、在上图中，上面这部分表示的是原始的空洞卷积，从图中色块可以看出，经过空洞率大于的空洞卷积后，输出的特征图中相邻的特征值与输入特征图是完全独立的，不存在相互依赖的关系，而我们知道图像是局部相关的。因此，特征层也应当保留此特性。所以下面部分的图就是SmoothedDilatedConvolution了，在执行空洞卷积之前，做了一次核为的分离卷积，卷积的参数共享，经过该层卷积之后，每一个特征点都融合了周围大小的特征。该操作仅仅增加了大小的参数，却能有效的解决网格伪影问题。

(13)、相比pHash，dHash的速度要快的多，相比aHash，dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好，它是基于渐变实现的。

(14)、原来，雷锋来鞍钢之后，仍向望城县委的领导写信汇报思想和工作情况，就在雷锋买回新衣服不久，曾收到县里领导的一封信，说希望雷锋在伟大的工人阶级队伍中艰苦奋斗，永不忘本……这封信让雷锋的内心很不安，觉得自己从农场刚到钢铁厂没几个月，还在学徒期间，工作还谈不上任何贡献，就讲究起穿戴来，有点忘本了，于是就不再把皮夹克穿出来了。

(15)、一次看电影时，易秀珍再次问起。雷锋想了想，严肃地说：“我并不反对跳舞，下次换双鞋，我一定去学学。我看跳舞也并不难。但我反对把业余时间都花在跳舞上。我觉得浪费时间就是浪费生命……”

(16)、 基于代数特征的方法：将一个由一幅人像图像或多幅人像图像构成的矩阵进行代数变换，如主元分析、奇异值分解或者线性投影等以获取特征；

(17)、我国自建国以来发行的邮、币、卡种类繁多，其中不乏有经典之作，还有些自发行以来并不受关注，但随着时间的推移，逐渐被人们发现其价值，从而价格走高。

(18)、根据假设，透射率具有局部不变性，所以使用了一个MaxPooling层(大小)抑制透射率的估计噪声。

(19)、这年11月15日，几经辗转，雷锋、易秀珍一行来到了目的地鞍山钢铁公司。也许是与开车有缘，虽然雷锋是奔着炼钢来东北的，没承想到了鞍钢，雷锋被分配到化工总厂洗煤车间当推土机驾驶员。

(20)、也是《爱情公寓5》葛大力的饰演者，她其实早在爱情公寓前就有知名度了，凭借日新清新长相从而在网络上走红，还被称为小长泽雅美，小时候用的QQ头像就有她，凭借《爱5》终于火了起来。

(1)、"五大天王"可以说是硬分币收藏市场中比较炙手可热的币种了。"五大天王"分别是指1981年1分，1980年2分，1979年5分，1980年5分，1981年5分。

(2)、正面图案：该纪念钞正面主景图案为北京2008年奥林匹克运动会主会场——国家体育场，其上方为第29届奥林匹克运动会会徽图案，背景为天坛图案。票面左上角为光彩光变面额数字“10”，其下方为国家体育场水印图案；票面左下方为盲文面额标记，全息定位镂空标识，双色接线异型号码；票面右侧自上而下分别为中华人民共和国国徽图案，凹印手感线，面额数字“10”与“拾圆”字样。正面天坛的顶与天坛分离。