qq经典头像早期原图

1、在第四套人民币的所有券别中，发行数量最少的是1980年版50元和1980年版100元，1980年50元的发行冠号只有24个，其中含补号JZ，大体测算1980年50元的发行数量不足20亿张，然后仅仅流通了5年就被1990年版50元所取代。80年50元流通在人民生活并不富裕的改革开放初期，所以使用50元券较多，损耗比较严重，现存世的新券很少。而且随着第一套人民币、第二套人民币和第三套人民币的整体上涨，第四套人民币大全套配册也消耗了大量全新的80版50元，造成了市场上交易的新品80版50元逐年下降，让它成为了第四套人民币中的“币王”。现在市场价格每张3500元左右。(注：1980年版的伍拾圆券)

2、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。

3、1980版50元人民币纸钞共发行了24个冠字号，在四版币中冠号并非最少，比如80100冠字只有16个，这也是最容易把人们带入误区的地方，因为很多人并不知道很早以前市场上的情景，往往只是简单的凭冠字号来判断发行量。

4、其中，代表被观察或照相机接收到的图像信号；代表环境光的照射分量；表示携带图像细节信息的目标物体的反射分量。

5、推土机手作业，最难的莫过于检修、清洗发动机。雷锋学会了检修就不让师傅动手了。他每次都争抢着钻到车盘底下，仰躺着打开检示器，再仔细清洗发动机，干完了从车盘底下爬出来，作业服都被汗水浸个透。

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、2000年11月28日，中国人民银行首次发行了“迎接新世纪”100元塑料纪念钞一套，值得一提的是，这套纪念钞是我国第一套塑料纪念钞，由于塑料钞的制造工艺及其复杂，当今世界只有为数不多的国家具有此项技术。

8、https://kevinj-huang.github.io/2019/03/03/%E5%8D%9A%E5%AE%A287/

9、论文和代码下载官方地址：http://caibolun.github.io/DehazeNet/

10、OK，现在了解了去雾算法的重要理论接下来就直接开始盘点经典算法。

11、 2019年    HAVEAGOODTIME

12、深度学习是无监督学习的一种，学习过程并不需要人为干预，它能够自动学习对象特征(这里即指人像特征)。给定一组原始的人像图，经过深度学习的多层神经网络时，调整系统中参数使得输入与输出相等，这样，深度学习便获取了人像的一系列层次特征。这些层次特征并不因个体的不同而发生变化，因此，在经过大量数据的学习，并抽取了特征值后，深度学习人像识别具有很高的识别准确率。

13、大北照相馆的摄影师给他留下了这一珍贵的瞬间，给世人留下阳光、时尚、青春的雷锋形象。

14、基于深度学习的人像识别系统为每一张人像赋予一套独一无二的编码，并且可以从任何一张人像中提取相关代码进行比对。随着硬件性能的提升以及软件算法的改进，人像识别技术在精确度和量级规模上显著提升。目前，蜻蜓眼人像大平台已做到十万分之一误识率条件下实现98%以上的识别通过率，早已超越普通人眼识别的水平，成为警务视频侦查中可信赖的技术支持。 

15、这个子网络主要是融合了不同层次的特征信息，和ASFF太像了。。。之前的网络都是直接添加直连(shortcut)操作进行信息融合，这里的门控融合单元为不同层次的特征分别学习了权重，最后加权得到融合的特征层。

16、“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。

17、今天就为大家介绍一些现在市场上比较受欢迎的品种，没准就在你家的某个角落被遗忘着。

18、在工作中，雷锋发现好人好事就编快板、写板报、进行宣传。有人说他‘赚钱不多，管事不少’。你说你的，他干他的，他到哪里干活都像一团火。”易秀珍坦言：“我这个人并不是觉悟高，当时舍得离开鞍山那样的好环境，主动要求到大山沟里，嘴上说是参加焦化厂的建设，心里想的多半是愿意和雷锋这样的人在一起。”

19、为保持硬币维新度，硬分币不能随便清洗，因为清洗过的硬币通常会失去原有的价值。不要在硬币的表面乱涂，乱刮，乱画，拿硬币时切记带上手套或者只拿住硬币的边缘，因为指纹和手上的油脂很容易弄脏硬币以致于使硬币价值下跌。

20、得到信息指纹：组合64个bit位，顺序随意保持一致性即可。

21、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。

22、“两化”13个月后再议|交通信号优化市场狼烟四起

23、在实际警务应用中，一个重要评测指标是人像数据库的数量级大小。在LFW、MegaFace等国际学术比赛中，人像数据集仅有3万和100万，在如此小的数据库测试中各家测试结果都保持在98%以上，优劣胜负仅在毫厘之间。而事实上，当面对国内一个中型城市有1000万人像库时，真正能做到实战应用，需要解决算法比对精度和结果反馈速度两大难题。人像大平台在2012年已经实现百万级市级人像库建立，2014年建立亿级人像库，2016年完成10亿级人像库构建。

24、据易秀珍回忆，这里的生活条件确实艰苦，住的是动迁后的土民房，破旧不堪，四处透风，她们女同志也是一样，只有一个屋，住十几个人，南北大板炕，中间火墙。

25、“不过撩妹就算了，姑娘们都很优秀，个性都很强。画个兔子就想泡人家，做梦吧。”

26、不过由于同版的人民币有着不一样的水印，或者罗马数字列，其价格也会有所不同，上面提到的只是其中一些的价格并不代表全部，而且不同地方不同店铺的价格也会有所差异，所以我们提供的价格仅供参考，第四套人民币80年10元价格还是要具体看市场上公布的为准，如果是想要投资第四套人民币80年10元的投资者不妨到人民币收藏市场去走一趟。

27、最后为了保证图片的自然性，增加一个参数来调整透射率：

28、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：

29、②选择合适尺寸，裁剪出合适大小并调节好透明度就可以开始画了。Dots没有直线功能，不要想着外轮廓可以一笔直接画成，请有耐心地一个个点出来。

30、随着深度学习在人工智能中的大量应用，人像识别技术的发展速度和可用性大幅度提升，国内厂商的技术和应用水平已处于世界前沿。蜻蜓眼人像大平台是结合先进人像识别技术和警务实战需求的智能安防平台，目前已经在全国各地公安机关中使用和推广，在警务实战中取得了明显成效。

31、这是雷锋惟一一次到北京。雷锋去世后，从他的日记中发现，北京天安门和毛主席多次进入他的梦境。事实上，如果雷锋不是意外去世，他很有可能亲眼见到毛主席，仅差45天，雷锋甚至连这个消息都不知道。

32、此次拍出6万天价的是1975年第二版人民币硬分币--"农作物"硬分币，为铝合金材质，正面图案由国徽、"中华人民共和国"汉字和数字1975组成。

33、通过观察特征向量直方图可以发现它在二维坐标上的分布类似于指数函数，如图7a)所示为指数函数，所以考虑用图7b)所示的指数函数作为权重和特征向量的每一个数据相乘。

34、文字/真真 设计/Eleven  图片/受访人提供

35、计算平均值：计算进行灰度处理后图片的所有像素点的平均值

36、由学术界向工业界的转变，我们看到了人像识别技术在各个领域应用的广泛前景，也同时找到了学术转化为生产力的隔阂。将领先的人像识别技术落地转化为警务实战能力，有助于构建完整的警务体系和建设架构。

37、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。

38、比较像素灰度值：遍历64个像素，如果大于平均值记录为否则为0.

39、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。

40、人像大平台拥有自主创新的核心算法，融合了深度学习和统计学习图模型各自的优势，既可以发挥大数据训练的力量，又能够保障训练数据有限时的高识别精确度，在各种复杂条件下完成准确人像识别。

41、以此为基础的人类视觉识别的原理也是如此：外部世界中的物体先在视网膜上进行投影，然后大脑的视皮层对于聚集在视网膜上的投影进行分解处理，最后利用这些分解处理后的信息进行物体识别。因此，视皮层的功能不是仅限于简单的重现视网膜图像，而是提取和计算感知信号。受到这一发现的启示，深度学习即构建一种包含多层结点，并且使得信息得以逐层处理抽象的神经网络。在处理包括图像视频在内的海量复杂数据时，深度学习与人类视觉一样可以精确地获取对象的本质特征。

42、论文名为：All-in-OneNetworkforDehazingandBeyond

43、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。”

44、留完影，雷锋等人走上宽敞的桥面，在人行道上走走停停、说说笑笑，随后到商店闲逛。

45、滴滴智慧信号灯做了什么|信控中国“走进济南”

46、FV其实就是对于高斯分布的变量求偏导！也就是对权重、均值、标准差求偏导得到的结果，其本质上是用似然函数的梯度向量来表达一幅图像，这个梯度向量的物理意义就是数据拟合中对参数调优的过程，下面我们来说一下GMM。

47、通过高精准迅速反应的人像识别技术，人像大平台提供基于图片的静态人脸比对和基于视频流的动态人像识别及比对两大应用，在已经上线的全国各级公安机关承担一线警务任务，表现出优秀的实战能力。

48、  循环神经网络综述—语音识别与自然语言处理的利器

49、https://zhuanlan.zhihu.com/p/47386292

50、哈哈，恶趣味吧？所以马化腾就把Linux的企鹅标志借过来用了，虽然小马在IM软件上从来就没有Open过，不过人家就是喜欢打着Open的旗号蒙人，正好后来因为被ICQ起诉，改了个名字QQ，就和Open彻底断绝关系了，只留了个Linux的企鹅标志，就当做个纪念吧。

51、嗨，我现在在家，夜里0:0刚喝了两杯杰克丹尼。我平时没有什么社交活动，基本每个周末都这么过。

52、上述列举的只是传统的图片搜索方法，而目前主流的CBIR系统都是结合深度学习去做的，深度学习相对于传统方法是一个质的提升。

53、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……”

54、这些日子，雷锋同样思念易秀珍，甚至由思念产生了一点小小的怨恨。他怨易秀珍没有报名跟他来。他没有给易秀珍写信，其中就有一点赌气的味道。

55、“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。”

56、可以发现，和在坐标轴上对应一条直线，其中直线和轴的交点是，和轴的交点是。可以看到随着在的范围内进行变化，会对应的产生负数或者超过，这就导致了图像失真。因此为了改善这一缺点，论文提出使用下面的等式来衡量失真度。

57、使用空间多个尺度的卷积。分别使用个的卷积核和特征图进行卷积，最后一共获得个大小的特征图。

58、转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图

59、人像识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种非接触性生物识别技术，同时也是人工智能中计算机视觉应用最广泛的技术，它包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等步骤，由于其自然性和不被被测个体察觉的特性，被广泛应用于安防、金融等领域的身份鉴别场景。

60、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。

61、一个更真实、立体及丰满的雷锋，得以从历史远处走来。雷锋有自己的情感世界，那些故事和皮夹克一样，属于他的青春，不妨碍我们对他的怀念和学习。

62、可以是自己的相片、自己喜欢的明星人物等任何图片，尺寸一般为40×40像素。腾讯开放所有QQ用户上传自定义头像，腾讯还推出了动态头像供QQ会员使用。

63、所有QQ等级用户都可以使用自定义头像，动态头像和高清头像只有QQ会员才能够使用。

64、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。 

65、实际上，所有基于雾天退化模型的去雾算法就是是根据已知的有雾图像求解出透射率和全局大气光。

66、网络结构如Figure1所示，三个卷积模块作为编码部分，一个反卷积和两个卷积作为解码部分在二者之间插入多个smootheddilatedresblocks。

67、雷锋牺牲后，易秀珍从不在媒体面前出现。整整一上午的专访期间，老人时而喜上眉梢，时而伤感过往的岁月，时而不失羞涩而忘情，时而掩面而泣。

68、第四套人民币80年10元的四连体价格上涨最快，短短的几个月就涨了六百多，比面值高出20多倍，而全品整捆大号的第四套人民币80年10元则卖到了22000元一捆，全品整捆小号的第四套人民币80年10元也要18000元一捆，价格如此之高，相信我们的投资者看到如此高的价格心里都非常开心了吧，对于第四套人民币80年10元投资也是充满了信心。

69、计算平均值：计算缩小DCT后的所有像素点的平均值

70、图包不止3张，原图高清，可以先复制链接： 

71、1960年2元人民币因为正面主景图为车床工人而被称为“车床工人”，60年2元钞分为两个版本，分别为实心五角星水印和空心五角星和古币混合水印，非常稀有，存世量少，因此价格比实心五角星水印的“车床工人”高些。

72、针对经过卡口监控范围的人员，基于人脸特征实时在重点人员库中查找比对，第一时间预警重点名单人员进入监控区域，值守民警可立即实施盘查。依托自主研发的跨数据中心分布式计算架构，动态人像卡口不仅可实现本地人像卡口布控报警，还支持跨省联动布控，进一步提高了公安实战应用价值和效率。实战应用中，已经在宁波轨道交通和上海南站等地取得了丰硕战果。

73、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：

74、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。

75、雷锋很不情愿地站起来，转身问：“你见过毛主席吧？”那个战士回答：“我在这儿执勤快一年了，也没有见过毛主席。”

76、而Linux的标志就是企鹅，因为linux的创始者，linus，原来是一个空军飞行员，常年执行飞越北极的任务，数千英里，非常寂寞，那时候linus他们唯一的娱乐就是，如果行程中看到企鹅群，绕到它们正前方，飞过头顶，企鹅们就会抬头看飞机，越抬越高，最后仰面摔倒。

77、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。

78、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。

79、人像大平台拥有领先的自主研发人脸识别核心算法和高性能、可扩展工程应用架构，其创新技术在警务视频侦查中发挥了有效作用。据介绍，平台目前已经建立了2个部级库，18个省级库和131个市级库，并在2016年协助苏州警方单地破案1080起，成为构建立体化现代化社会治安防控体系的重要助力和技术突破点。

80、作者指出，“卷积+Maxout”等价于传统的手工去雾特征。当W1是反向(Opposite)滤波器,通道的最大等价于通道的最小值，等价于暗通道先验(DCP)；当W1是环形(Round)滤波器,等价于对比度提取，等价于最大对比度(MC)；当W1同时包含反向(Opposite)滤波器和全通(All-pass)滤波器，等价于RGB到HSV颜色空间转换，等价于颜色衰减先验(CAP)。此外，从机器学习角度，Maxout是一种样条函数，具有更强的非线性拟合能力，如图(d)。

81、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：

82、我们后面介绍的一些经典算法例子大多基于雾天退化模型，因此有必要在这里将它讲清楚。

83、“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”。

84、易秀珍记得，雷锋是1959年8月20日去弓长岭的。“他临去之前，送给了我一个笔记本作留念。上面写了这样两句话：‘船，能够乘风破浪才能前进；人，能够克服困难才能生存。’他的心意我是懂的。我从认识雷锋那天起，他总是迎着困难前进，而我在各种困难面前不知流了多少泪。”