第一个是快选，第二是在栈上做消除。 建议去系统的补一下数据结构吧。

这种 idea 变现太难... 我还有个大规模减少 deep learning 计算量，适用到 mobile 平台的算法 思忖过后，还是决定拿去投 cvpr 。

买了正版的支持一个。

话说作者你有注意到论坛一直访问不了吗？

LZ 准备好 1000W 了么 （手动斜眼

@SakuraSa 唔. 你说的有道理，这个二进制串我开始还以为是 kernel 的大小。

于是这题目就是简单的 crop 下来转成黑白图？

1. 上传图之前不在外网测试下，图挂了第一反应觉得是 v 友网络问题而不是自己先用外网测试下。让人对贵司的 hr 思维有点害怕。

2. 按照附件里图片的暗示， gun.fcn 的 fcn 指的应该是伯克利去年做的 Fully Convolutional Network.

3. readme 里提到了 background 和 rest ，模型应该是源于 这篇做 segmentation 的 https://arxiv.org/pdf/1605.06211v1.pdf 对 poster 进行 segmentation ， mario 的提取的越清晰越好。

4. 剩下比较纠结的是那一段二进制字符串是啥意思. 按照 poster 里面的划分，是 48 * 48 * 48 * 8 很像 conv 的 kernel size 。口胡下，大概是上一层 48 个 channel 这一层 48 * 48 ，然后 8 个 filter? 不确定

不在实验室，也不想开 ec2 烧钱，就这样吧。 后面要是有同学觉得我回复有帮助，帮忙点个👍

Pixelmator

这头像， mty ？

挺好的，能认识到自己不足，也愿意放下架子改正。

不过培训班的内容往往过于速成，能静下心的话，自学效果更好。

感觉 intel nuc skull canyon 满足需求

@Suddoo sudo apt-get install libopencv-dev

easy : flask
normal : django
hard : tornado
hell : &#*@!(%^*#&@*%&

唔. 西雅图倒是近，请问接受本科生实习么 五月份刚投了篇 BMVC

ssh 有 reverse ，详见 ssh -R 参数

http://unix.stackexchange.com/questions/46235/how-does-reverse-ssh-tunneling-work

docker