我觉得是IDE

推荐一款教学性的开源nes（红白机）模拟器，代码简单易懂，当然功能也比较简单了。适合学习模拟器的编写： http://alike.se/yane/

@yaxin 哈哈，我也想写这个哏来着。。

能去台湾上大学，好生羡慕啊:)

上周末激活的，给了1w5。。话说我京东买的很少，才是银牌会员，不知道为啥那么舍得给钱

当年读过master by research的路过。。

我们也是用gerrit+code review才能push到master上去

@gamexg 我自己研究僧阶段就是搞图像匹配的，但是动态视频流难度要大多了

@gamexg 我懂你的意思哈：）不讨论广告了。我想到一个有趣的东西，刚好也是咱们提到的各种算法的基础。

比如现在手头有100万小时的录像（由100个电视台录制而来），怎么样能从中高效、准确地划分出互相重叠的视频片段，使得每个视频片段重叠的部分尽可能的完整，并且准确率极高。注意，即使同样的内容在不同台还是有区别的，例如每个台的画面色彩有异，画面内容也可能不一样（例如台标，例如底下实时的字幕甚至突然插入的画中画等等）。更进一步，要是能像静态图片里面找匹配的sift算法一样，不仅不受缩放、旋转等影响，甚至对于光线、噪声、视角改变的容忍度也相当高（引用自网文）。

其实光是视频检索这一点能做好的话，还做啥去广告之类的小打小闹啊，完全可以独当一面了。这其实就是就是视频版的shazam(音乐识别软件，目前估值10亿美金)。例如用户可以提交一小段手机拍的电影画面，然后通过算法可以查询到是什么电影第几分钟的画面等。又例如将来大家论坛里看到动图，再也不用问出处，直接上视频版的shazam查一下就好了。另外我想youtube、优酷之类应该也会对这种成熟的技术很感兴趣，因为不光可以节省存储的空间（想象不同用户间可能有相同的视频内容，但是可能是不同的分辨率，不同的压缩率，不同的清晰度，一个完整的片段中不同的时间片段等等。如果能合并，势必能节省大量的磁盘空间），同时如果发挥想象力的话也能玩出各种花样。

我的意思是只要涉及到“场景”的概念就已经有很高的人工智能在里面了，之前看过机器学习的一些人搞场景识别，不知道现在能做到怎样了。

通过重复来判断也很难，要知道不光广告会重复，同样的电视剧在不同的电视播，甚至在同一个电视台那也分首播、重播。像浙江台这样的，一个《奔跑吧兄弟》能滚动播放一个周末的怎么办呢?如果假设它播放5分钟内容，播放5分钟广告。那我即使智能到了已经明确地找到了重复的pattern，那我怎么能区分哪个5分钟是节目，哪个5分钟是广告呢？还是需要人工参与才行。我觉得现阶段比较靠谱的可能只有让用户通过遥控器来"举报"，众人拾材火焰高。。

@gamexg 怎么区分电视剧、电影里自己内部的场景切换，和电视剧与广告之间的切换呢？我的意思是比如现在电视剧突然切换场景了，那么要在接下去1秒内区分是广告内容还是电视剧自己的场景切换，是需要比较高级的人类智慧在里面的，要对场景和画面内容进行判断才行，从让电脑做是比较困难的。

举个例子，电视上在放一个好莱坞电影，这一幕场景是在室内，接下去一幕是一个车的追逐镜头。那我如何区分这个车的追逐镜头不是一个汽车广告呢？

@kkhaike 请问在哪呢？感觉好有意思的说~

我觉得有线电视节目中的广告特征不一定有想象的那么好提取，广告时间、广告的内容、过场动画都会变的，除了人工鉴别，很难找到稳定的特征的。

@publicID321 乔帮主在一个电视采访里说的，话说看了这个节目我收获颇多啊。可以搜索“乔布斯 遗失的访谈”

我觉得好厉害了，比我本科毕业的时候强100倍！

发现不小心@到了id为"lz"的人。。=。=

我觉得效果比较好的软文是通篇只写公司的技术氛围云云，但是不提公司名字。可以想象总会有些人在看完以后好奇地@lz问这是啥公司啊，氛围那么好。。这才是比较好的营销

数据是从哪里抓取的？

生产环境不能停机的话，可以开发环境重新跑一次，并打开valgrind\address sanitizer之类的工具在运行时检测一下内存泄露。如果这也不行的话，可以上一些静态代码分析工具看看，比如coverity之类的