叶晓奇不知道跑哪去了,俩人一起失踪了。
这次彻底是对公司的事情撒手不管了,为期半个月,电话不接,短信不回,没人知道他俩去哪了。好在提前说明了的,否则早就有人报案了。
跟随着光刻机一起的龙井和依久美也回来了,理所当然的,不受龚赛刚待见的香取绫,就直接被塞给了这俩人。
而香取绫的口音问题,也得到了极大的改善,这得益于龙井传授的一个秘诀:含着石头说话。
这是李阳疯狂英语的招数,但是对于舌头捋不直的香取绫却是一副特效药。
香取绫含的石头也不是普通的石头,乃是一颗不算差的玛瑙,花了香取绫好几万呢!
本来香取绫是不打算买这么贵的东西,这些日子借宿在龚总的家里,也没个稳定收入,虽说生活费每个月都会下拨到自己新办的招行的卡里,可是自己本质上还是个穷人。房子没到手,奖金也没发下发,职位也没安排,就那点生活费,除了吃饭还要添置化妆品和衣物,何止一个“惨”字了得。
但是,路边捡的石头实在太恶心了,哪怕清洗了几百遍,又拿盐水泡了好几天,仍然觉得有些恶心。直到香取绫走在路上,看到一只狗撅着屁股拉了一泡热翔,而后吐的稀里哗啦的时候,就再也无法忍受了,直接跑到商场,拿出了棺材本,买了这颗被店员称之为“北斗”的玛瑙。
几万块钱的石头虽说也不算什么好石头,但是香取绫还是一厢情愿的认为:至少这个干净。
再贵一些的,买不买得起另说,就说那个包浆,好像更恶心,万万不肯含在嘴里的……
“龙井君,社长什么时候回来啊?你看我这话说的怎么样,达到入职标准了吗?龚总说,具体职务得找叶老板签字,龙井君,你看我选什么职务比较合适?”
没事干,整天除了学说话就是学说话,无聊至极的香取绫见到宫崎龙井就是个问题宝宝,专业批发十万个为什么。
龙井对此也认命了,仨人已经事实上被当做了一条绳子上的蚂蚱,都这时候再去计较出身问题,已经没有意义了。
龙井耐着性子回道:“跟你说了多少遍,以后不要叫社长,这是不礼貌的行为,要叫董事长或者叶总都行。你现在啊,还差的远,好好练吧。是你的就是你的,反正你都说了,龚总都带你看过房子了,它还能自己长腿跑了不成?风林火山懂不懂?”
“哦……”香取绫见龙井有些不高兴,于是只好骚扰依久美,“依久美,你说,我选哪个岗位合适……”
龙井不高兴的原因没别的,老板不在,这次出差该拿到的提成还没给呢!理论上该是财务下发的,结果财务主管却是老板娘,也一起跑了!所以这些天联系不上老板,龙井的脸一直都是臭臭的。
……
却说另一头,刘浩然还在卖力的写着关于高斯模糊的代码,已经进入到最后的代码调试阶段了。
其实代码已经按照小册子上的步骤写完了,只是参数设置的有点不对,好好的图形模糊,硬是做成了……
“哈哈哈,浩然你小子,人家姑娘明明穿了衣服,你这是啥?哈哈哈,打码!骑兵,哈哈哈……”
刘浩然回头一看,却是韩宇不知道什么时候出现在了自己身后,刚刚太投入了,没留意。
“韩哥……你写完了?”
“我?”韩宇止住了笑,一本正经回答道,“嗯,写完了写完了,这会儿有点bug,来看看别人做的怎么样了。”
说完韩宇一溜烟的就回到自己的位置上,开始头疼自己遇到的问题。
具体的代码,小册子上没写。神经元的大小,卷积的步长,小册子上给了例子,代码却是一个也没有。刘浩然完照搬了例子,找了一张图片做测试,然后就做成了打码……
而韩宇遇到的问题则是,卷积设置的太小,以至于最终拼接的时候,图片如果过大的话,电脑会反应很慢,CPU占用率几近100%!
“到底哪里不对呢?”俩人都在想着各自的问题。
图片模糊和图片打码其实是一回事,都是对卷积核和卷积云做平均值处理。这是机器视觉的第一步,被称之为预处理,其目的是降低图片的复杂度和最终计算量。
而不同于小册子介绍的单核卷积,图片的卷积过程其实是个多核卷积。这个过程是立体的,立体并不是指的空间上的立体,图片再怎么立体,它终究是个二维对象。这种立体指的是色彩上的立体,所以通常的图形卷积过程都是三核卷积。
众所周知,红黄蓝是三原色,而对于计算机来说,三原色则是红蓝绿,通常用rgb(red,greed,blue)三个0~255之间数值来表示,每个颜色的组成部分都被称之为通道。
所以图形的卷积过程,其实就是对三个通道分别做处理,这就是三核卷积。因而,它是立体的。
这俩人已经算是很优秀了,许多人在面对这一步转不过弯,脑子里无法构建出应有的卷积模型。
邓助理本来是打算开小灶,打算等将来学到了本事,就去求龚塞刚把自己也塞到这个项目里。也是卡在了这一步,因而直接放弃了。
人和人,终究是不一样的。
刚才说了三核卷积,那么就好解释为什么机器视觉会是个黑盒模式,为什么无法用语言来解释机器视觉的特征库里的数据含义。
因为计算机最终拿来做对比的部分,是已经做过预处理的这些图片,分割成的一个个小块。
某些需要单通道计算的模块,识别老王是不是老王,可能只是看“老王头上多少绿”。(green,0~255)
实际上整个流程更为复杂,卷积、池化、激活等步骤会经过多次反复的交替执行,最终才能实现学习或检测的目的。
而学习和检测也是不一样的,为了防止过拟合,使计算机的结果更为普世化,“学习”的过程中还会有drop层这一步骤。
举个不太恰当的例子,一个人素颜和化妆的两张差别比较大的照片,人类设定好参数告诉计算机这是同一个人(监督学习),计算机必须drop掉化妆那部分的特征后,才能把这两个图片当做同一个人。
当然了,drop是随机的,人类只要求得到符合目标的随机结果,因此这个drop可能也要进行成百上千次乃至上万次,才能随机出人类想要的结果。
所以,这里的计算量是相当大的,也就有了使用GPU的必要性。
GPU就不用多说了,如果把CPU比做老板,GPU就是这个公司里最擅长计算的员工。
GPU非常适合做图形处理和大型计算,显卡里面配置的就是GPU。只是这个GPU是阉割过的,不太适合AI使用,正常的GPU市面上根本买不到,因而才需要侏罗纪去自己设计和小批量的制造。
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