根据二八定律，20%的核心功能，是需要用掉 80%的编程时间去实现的。

那么问题来了，你能说这个码农的工作效率很低吗？

@dandelion911 "就能驱使人工作还债三十年,感到不可思议."

所以工作还是要找自己喜欢的才行，要不然人生短短三十年，等老了暮然回首，除了房子真的什么都没留下。

一般来说，AI 没有什么效果爆炸。真的出现效果爆炸现象，只能假设模型陷入到了局部解，而不是全局最优解。
不要盲目追求数字上的百分比，一不小心，就会陷入到过度拟合的陷阱里。

这写法，让人有一种在看 Dart Flutter 的错觉。

自己一般常用的就那几个，写了个工具，读取一个 xml 文件，做成 Snippet ，在 IDE 里用 auto complete 方式快捷输入。

楼主内心那么丰富的人，就算一个人，也能活的挺好挺滋润。

成年人就意味着独立，意味着谁离开谁，都一样能活。

天天在一起还可以用语言欺骗对方，两地分居时间长了，骗都懒的骗了，才回归到内心那个最真实的自己。

用户需要是一方面，核心技术是另外一方面，两者不一样的。
前者好比外包，客户是有五花八门的需求，但是靠外包能赚大钱的人也少。
后者是自己研发产品，能有独特的技术，只要用户量上去，还是比外包赚的多。

你记错了，时装样本准确率本来就不高，只有手写的才高。

我自己的测试数据：
训练用时 18 分钟，时装样本 8222/10000 82.22%, 手写识别 9650/10000 96.50%

“要有人还要继续深究真随机还是假随机”

这种只能是假随机，就好比游戏氪金一样。在程序员真随机数大数据看来，没问题。可是由于人性的干预，很多人就觉得十连抽，一个 SSS 都不中，就觉得很离谱。又或者 20 连抽后，连续两个 SS 挤在一起。

假随机给用户的感觉更好。其实随机数还是那些，就是加入了十年抽必中，在给用户结果前，已经后台预先排序过了。

看 github 最直接了。

只看书，不去看高手代码，永远写不出好代码。

“这是题吗，没看出来啊，这种问题最优解就是空间换时间，再怎么做不还是索引吗”

问题的关键，是如何去建索引。完全乱序的数字，没办法建立有效的索引结构。

B 站有大佬写过类似的软件，具体来说就是用 HTML 绘制文字动画，用录屏工具录制成视频格式。

后期再加上字幕，HTML 动画只要有心，还是能做到很强大的。

我也是 deactivate ，想排个队请求恢复降权。

原因是转发了一个国外图床的 BLOG 文章，标题起的不合理，导致被降权。

以后再也不会发这种标题了。

PI 属于随机数那种，索引都不好建。

怕是没什么好办法。只能挨个查找。

@binux 花了点时间，看了一下 github 上的 pHash 算法( https://github.com/starkdg/phash)，还是有不少问题。

第一，dct 里均值计算( https://github.com/starkdg/phash/blob/master/src/pHash.cpp#L267)，应该排除掉第一个浮点，这个值代表图片能量的总和，也就是全局明暗，而不是图片细节描述。
那个 pHash 算法，就 float median = subsec.median();求均值，然后 if (current_pixel > median) hash |= 0x01;这样计算并不精确。

第二，dct 的特性，是左上角高能量，代表低频信号。右下角低能量，代表高频信号。一般丢弃右下角是没问题的，JPEG DCT 都是用 zig-zag 序列来处理。
而 pHash 算法，还是简单暴力用了一个 8x8 的正方形，完全有改进的余地。

第三，dct 的 image hash, 是可以做成不用计算汉明距离，直接靠字符串匹配，来高速适配的。
前提是输出的 hash 字符串，必须根据重要性来排序，可以末尾丢弃。举个例子比如 hash 是 CDEF ，那么 CD 就是要比 EF 重要，光匹配 CD 前缀也是可以的。可惜 pHash 的 8x8 正方形做不到这点，必须改成 zig-zag 序列输出。

第四，只要有超高速 hashset 识别算法，就能进行视频内容识别了。