【《喧哗番长6：魂与血》前瞻 正统续作系列回顾】园热血动作游戏《喧哗番长》系列一直以男子汉的硬派热血及高自由度而著称，前几作一直登陆在PS2及PSP这样的索系平台，而本次六代《喧哗番长6：魂与血》首次登陆任系平台3DS。#游戏#
小学4年级开始尝试用脚踢球，看体育教材上怎么踢球，踢到我们乡小直接禁止我们学校踢球[破涕为笑]
98年世界杯，被那时还热爱足球的父亲叫醒看了场云里雾里的决赛，后面就记住那句川化版的，齐达内这个头就是顶球顶秃的。
大概小学6年级到初一样子看了足球小将由此对足球的热爱一发不可收拾。当然灌篮高手对我对篮球热爱的推动也功不可没。
上高中时终于有了自己的足球伙伴，三年时光一起在球场驰骋，在PSP上战斗，这中间经历了为全兴哭泣，为贝帅疯狂，为曲波一代的感叹，我一起嘲笑了R罗的寿桃头，C罗初出茅庐的跳水，我们以为马明宇的那声MMP不是终点而是起点。
虽然上学的时候一直黑又瘦，但自认为从小球踢得不错，一直踢边锋和中场，边锋偏多，高中代表过学校跟消防队哥哥些踢球，他们只能扯我衣服，屁股后面吃灰尘。大学一直是系队主力前锋。
年级越大，球踢得越来越少，看得也越来越少。唯独不变的是对足球最纯粹的爱，以及它在我热血青春里激情跳动。
从看球开始那些我喜爱的球员相继都退役了，孙继海都老了，我同年龄段同时代的那些球员下个四年应该在世界杯就都不存在了。
可能有些半路出家的球迷，年纪比较大才开始喜欢足球的球迷，买球的球迷，圈子里的人喜欢你也喜欢的球迷，对足球的热爱只差踢职业的球迷，感受不到理解不了我们这种不纯粹的球迷的情绪和氛围，你们可能无法理解我们的足球世界可能突然就卡在某一个时间画面，那个时间画面上的人在不断减少不断减少，直到还剩个不再跳水的C罗，已经胡子络腮，笑起来眼角有皱纹的梅西了。
陈奕迅有句歌词是我的遗憾是你的遗憾与我有关。梅西没有了遗憾，感觉我们这批平时没空只有这种时候才出来冒冒泡的的青春也没有了遗憾。
为男足摇旗呐喊就交给那批纯粹的球迷了，你们都加油~不要停下来~#梅西# #世界杯#
当年火爆的老物件，你都认识吗？
图一，上世纪80年代末，“任天堂”在城区横空出世，技惊四座。媲美工人文化宫的“街机”、溜冰场、碰碰车……
“超级玛丽”、“俄罗斯方块”、“大坦克”等，是多少人记忆犹新的童趣。
“魂斗罗”、“双截龙”、“赤色要塞”等，是多少玩家斗智斗勇的PK大舞台。
图二，上世纪90年代末，“中华学习机”，在城乡闪亮登场、功能强大、寓教于乐。是多少人梦寐以求的美丽童话，曾启迪了多少人热爱电脑的浓厚兴趣。
图三、五，上世纪90年代末，
“PS1”、“PS one ”彻底刷新了广大发烧友的认知！其32位“3D”立体逼真画面，有身临其境的震撼、刺激效果。
其丰富多彩的软件，让它经久不衰。在《铁拳》中龙争虎斗，在《天诛》中行侠仗义，在《合金装备》中独闯龙潭，完成不可能完成的任务，在《实况足球》中顽强拼搏，体验勇夺“大力神杯”的扬眉吐气、荡气回肠……
图四，00年代初“PSP”惊艳亮相。它是袖珍版的“PS1”替代精品，还独创内存卡软件，真是小巧玲珑、独具匠心。
图六，00年代中期“PS2”震撼来袭。其128位“3D”立体画面，让发烧友亲身进入大片角色，亲临《生化危机》的惊悚恐怖，体验《侏罗纪公园》的恐龙大战……
后来，随着网络、智能手机的迅速普及，这些风靡一时的“宠儿”逐渐隐退江湖，成为被人遗忘的老物件……
#我难忘的童年游戏# #一直陪在身边的老物件#
黄伟文隔了十年时间的风尘，又拍了拍我的肩膀。
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深度学习与图像识别原理与实践
第10章 分割
1、语义分割：将图片中的所有像素进行分类（包括背景），不区分具体目标，仅做像素级分类。
2、实例分割：对于有多个目标的图片，对每个目标完成像素级的分类，并区分每一个目标。
3、语义分割需要对图片的每个像素做分类，既然要对原图的每个像素进行分类，那么将输出层的每一个像素点当作分类任务做一个Softmax即可。即对于一张W*H*3的图片，中间经过若干层卷积，卷积的kernel大小为W*H，最终通过一个W*H*C（C为之前定义好的类别个数）的Softmax对原图的每一个像素进行分类。
4、Unpooling（反池化）：池化的反向操作，主要的反池化方法：最近邻、固定位置、Max Unpooling。
5、Deconvolution（反卷积）：卷积的一种反向操作，可以通过学习得到。
6、FCN（Full Connected Network）：不论是Unpooling方式还是Deconvolution方式，如果卷积神经网络结构的关键层都是以卷积的方式进行操作，不涉及类似全连接操作，通常称这种网络为全卷积网络。
7、常见的语义分割网络：UNet、SegNet、PSPNet。
8、目标检测是将图片中的物体位置检测出来并给出相应的物体类别，语义分割是给出每个像素的类别，只区分类别，不区分是否为同一个物体，而实例分割则是要给出类别并区分出不同的物体。（三者的区分如下图10-13）
9、由于实例分割需要识别出每一个物体，因此需要进行目标检测，再需要得到像素级别的分割结果，因此还需要将语义分割的方法融合进来，这实际上是一个多任务学习的方法。
10、多任务学习的两种常用方式：
1）层叠式：将不同的任务通过某种方式连接起来进行训练。
2）扁平式：每个任务单独训练。
11、层叠式：该方法具体可以分为3个步骤：
1）检测——使用Faster R-CNN的RPN方法预测所有潜在的物体的bbox。
2）分割——将步骤1）的ROI压缩到指定尺寸，通过两个全连接层（用来降维）后预测每个像素点是不是物体。
3）分类——将步骤1）2）的结果统一到一个尺寸做元素级点乘，再通过两个全连接层后对每个ROI进行分类预测。
12、扁平式：基于目前业界公认的效果较好的检测模型Faster R-CNN的基础上直接添加第三个分割分支，根据目标检测的结果，直接在上面做FCN实现像素级分割。
#西安头条#西安的五大名校，及那些民办学校该何去何从？长安一民是否还会存在！
西安民转公，成了民办学校出路？
政策有点严厉啊，所有不符合“六独立”的民办学校要么整改要么被改制公办，就算符合“六独立”也不能使用公办学校校名。
那么现在西安五大的所有分校和合作校估计都不符合，8月底之前要报名单方案，两年内清理。
一直感觉西安的教育政策就是墨迹，从来不敢为人先。
改为公办后无法冠名、工资看齐、师资看齐，划片招生。
如果不改公办脱离五大变成纯民办是不是死的更快？
刚才看新闻说上海的张江教育集团充公了，在上海这么厉害的民办都这样，估计不会有例外了。
六独立指：教师独立、财务独立、招生独立、办学独立、教学独立以及行政独立
● 教师独立：公办学校和私立学校不得共用教师，如果私立学校的在职教师同时是公办学校的老师，那么就判定为违规。
● 财务独立：公办学校的资本不能参与到私立学校中去，私立学校要自筹资金，做到财务独立。
● 招生独立：私立学校不得借用公办学校的名义和渠道去招生，不能让学生和家长对你的公私性质产生混淆。
● 办学独立：私立学校要自主办学，公立学校不得参与进来，这一条比较好理解。
● 行政独立：就是说学校的管理人员以及管理模式需要独立，不能通过公立学校去管理私立学校。这让我们想起了某个知名高中，在其他各地开办的私立学校，这样的学校也在整改范围内。
西安网友对待西安目前民办教学发表自己的看法：
网友conanpsp 说到：打着民办的旗号，收着民办的学费同时还吃着财政，该清理了！
网友Avalon123：早该处理了，民强公弱就是西安给陕西带的好头！
离得我四岁的时候六岁多的姐姐抱着我去村医务室去打针，打针的时候我坐在她腿上她抱着我
空巢岁月湖南省网络作家协会会员
湖南湘西农村有个六岁小女孩，父母离婚后，母亲远嫁，父亲长年外出打工。七十岁的爷爷要下地干活，没人看护四岁的弟弟，懂事的小女孩看在眼里，记在心里，就主动担起看护弟弟的责任，早上她背着弟弟去上学，下午又背着弟弟回家帮爷爷做家务，日复一日让无数人看到泪目，这个小女孩太懂事了，真是穷人的孩子早当家，出身在这样的家庭有什么办法呢？
我的原因是从小在妈妈怀里直到六然后又和姐姐等很多小女孩长时间在一起的结果
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