R*s
2 楼
【 以下文字转载自 WITHORCHID 俱乐部 】
发信人: Raininglotus (小雨), 信区: WITHORCHID
标 题: PIC
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Sep 13 20:50:37 2011, 美东)
好像这样可以了
眼睛有点肿
不那么美貌了
看官们包涵
发信人: Raininglotus (小雨), 信区: WITHORCHID
标 题: PIC
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Sep 13 20:50:37 2011, 美东)
好像这样可以了
眼睛有点肿
不那么美貌了
看官们包涵
l*3
3 楼
【 以下文字转载自 Memory 讨论区 】
发信人: linger0223 (花非花), 信区: Memory
标 题: 【冬日征文】 冬雨
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jan 1 03:05:55 2011, 美东)
多么平常的新年,
同样是一个人过,
却已是物是人非,
心里空了,空了,
眼泪不住的流淌,
想停总也停不住。
人的感情有多重,
对一些人来说没有什么,
还在挥霍着爱情和信任,
无论他们是否已经拥有,
在我看来是如此奢侈的,
爱与情被人们随便谈着。
然而
能给一份真感情一份爱,
能收获同样的感情和爱,
都是多么的艰难不容易。
你动了真感情吗,
不是所有人都有这能力,
能让你动真情人也不多,
更多的人是动了欲望吧。
好好去珍惜,
当我们真正遇到那个人,
那个能让自己动心的人。
如何来珍惜,
要么勇敢去追,
要么则放手让他飞。。。
暧昧不直白不是爱。。。
不要去让彼此痛苦,
让这份感情更美好。。。
新年夜,天不冷,
忽听窗外隆声起,
原来是一阵急雨。。。
望着雨水倾盆如盛夏的雷暴。。。
觉得心里所有的一切被冲刷。。。
干干净净。。。
新的一年了。。。
发信人: linger0223 (花非花), 信区: Memory
标 题: 【冬日征文】 冬雨
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jan 1 03:05:55 2011, 美东)
多么平常的新年,
同样是一个人过,
却已是物是人非,
心里空了,空了,
眼泪不住的流淌,
想停总也停不住。
人的感情有多重,
对一些人来说没有什么,
还在挥霍着爱情和信任,
无论他们是否已经拥有,
在我看来是如此奢侈的,
爱与情被人们随便谈着。
然而
能给一份真感情一份爱,
能收获同样的感情和爱,
都是多么的艰难不容易。
你动了真感情吗,
不是所有人都有这能力,
能让你动真情人也不多,
更多的人是动了欲望吧。
好好去珍惜,
当我们真正遇到那个人,
那个能让自己动心的人。
如何来珍惜,
要么勇敢去追,
要么则放手让他飞。。。
暧昧不直白不是爱。。。
不要去让彼此痛苦,
让这份感情更美好。。。
新年夜,天不冷,
忽听窗外隆声起,
原来是一阵急雨。。。
望着雨水倾盆如盛夏的雷暴。。。
觉得心里所有的一切被冲刷。。。
干干净净。。。
新的一年了。。。
m*s
4 楼
ICML
NIPS
AAAI
IJCAI
CVPR
ICCV
ECCV
SIGGRAPH
ACM Multimedia
WWW
ICDE
ICDM
KDD
NIPS
AAAI
IJCAI
CVPR
ICCV
ECCV
SIGGRAPH
ACM Multimedia
WWW
ICDE
ICDM
KDD
T*r
5 楼
【 以下文字转载自 StartUp 讨论区 】
发信人: ThePlayer (ThePlayer), 信区: StartUp
标 题: 纽约附近合作投资移民
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jul 29 23:27:43 2012, 美东)
有兴趣做投资移民的吗?我可能会有几个客户, 希望能找到有法律方面经验的人交流/
合作。本人有美国公民,之前在一家大对冲基金公司工作
发信人: ThePlayer (ThePlayer), 信区: StartUp
标 题: 纽约附近合作投资移民
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jul 29 23:27:43 2012, 美东)
有兴趣做投资移民的吗?我可能会有几个客户, 希望能找到有法律方面经验的人交流/
合作。本人有美国公民,之前在一家大对冲基金公司工作
R*s
7 楼
10秒
介个叫闪奔
知道不?
介个叫闪奔
知道不?
s*i
8 楼
哦,你参加memory版征文了
c*f
9 楼
NB
d*s
10 楼
女主以前搞talkshow的?有点夸张,跟了几纪就不看了
c*y
14 楼
That's a great show, always crack me up!
★ Sent from iPhone App: iReader Mitbbs Lite 7.28
★ Sent from iPhone App: iReader Mitbbs Lite 7.28
f*n
16 楼
顶。好诗。恭祝非花吉祥如意。
Y*e
23 楼
看到你几篇的征文了.好有才哦
c*s
28 楼
啊,啥都莫看见!
【 以下文字转载自 WITHORCHID 俱乐部 】
发信人: Raininglotus (小雨), 信区: WITHORCHID
标 题: PIC
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Sep 13 20:50:37 2011, 美东)
好像这样可以了
眼睛有点肿
不那么美貌了
看官们包涵
【在 R**********s 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 WITHORCHID 俱乐部 】
: 发信人: Raininglotus (小雨), 信区: WITHORCHID
: 标 题: PIC
: 发信站: BBS 未名空间站 (Tue Sep 13 20:50:37 2011, 美东)
: 好像这样可以了
: 眼睛有点肿
: 不那么美貌了
: 看官们包涵
【 以下文字转载自 WITHORCHID 俱乐部 】
发信人: Raininglotus (小雨), 信区: WITHORCHID
标 题: PIC
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Sep 13 20:50:37 2011, 美东)
好像这样可以了
眼睛有点肿
不那么美貌了
看官们包涵
【在 R**********s 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 WITHORCHID 俱乐部 】
: 发信人: Raininglotus (小雨), 信区: WITHORCHID
: 标 题: PIC
: 发信站: BBS 未名空间站 (Tue Sep 13 20:50:37 2011, 美东)
: 好像这样可以了
: 眼睛有点肿
: 不那么美貌了
: 看官们包涵
z*t
30 楼
系统里SOSP比OSDI好点吧,至少我以前老板中了OSDI之后和我这么说的
这些会议混在一起没有啥意义
CV本来就不完全是CS的领域,否则ACM早就有SIG on CV
所以CV里会议水一些,而且PAMI,IJCV还是比会议好的多
AI,ML,graphics都是CS传统领域,至少是CS尝试保护的领域。过了CS的边界,人家ML就叫statistics或者pattern recognition了
CV不要总拉着ML,从ML角度看,AISTATS,ECML文章质量也比CVPR,ICCV好啊,
CVPR,ICCV和Infocom一样的状况。
相当多搞CV的researcher对ML不是太熟,审文章时候,乱搞,也不请ML主流的人过来帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
CV会议的organizer也比较自大,从来不请keynote,认为没有人比他们再强了,或者说不想承认
这些会议混在一起没有啥意义
CV本来就不完全是CS的领域,否则ACM早就有SIG on CV
所以CV里会议水一些,而且PAMI,IJCV还是比会议好的多
AI,ML,graphics都是CS传统领域,至少是CS尝试保护的领域。过了CS的边界,人家ML就叫statistics或者pattern recognition了
CV不要总拉着ML,从ML角度看,AISTATS,ECML文章质量也比CVPR,ICCV好啊,
CVPR,ICCV和Infocom一样的状况。
相当多搞CV的researcher对ML不是太熟,审文章时候,乱搞,也不请ML主流的人过来帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
CV会议的organizer也比较自大,从来不请keynote,认为没有人比他们再强了,或者说不想承认
m*y
33 楼
“CV不要总拉着ML”,靠,不是CV的拉ML,而是ML的人总往CV里挤。ML推些不知所云的
bound,不做任何实验,没有问题做不好办,只好往IR,DM,CV里挤,糊弄这边的人。
就叫statistics或者pattern recognition了
帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
说不想承认
【在 z***t 的大作中提到】
: 系统里SOSP比OSDI好点吧,至少我以前老板中了OSDI之后和我这么说的
: 这些会议混在一起没有啥意义
: CV本来就不完全是CS的领域,否则ACM早就有SIG on CV
: 所以CV里会议水一些,而且PAMI,IJCV还是比会议好的多
: AI,ML,graphics都是CS传统领域,至少是CS尝试保护的领域。过了CS的边界,人家ML就叫statistics或者pattern recognition了
: CV不要总拉着ML,从ML角度看,AISTATS,ECML文章质量也比CVPR,ICCV好啊,
: CVPR,ICCV和Infocom一样的状况。
: 相当多搞CV的researcher对ML不是太熟,审文章时候,乱搞,也不请ML主流的人过来帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
: CV会议的organizer也比较自大,从来不请keynote,认为没有人比他们再强了,或者说不想承认
bound,不做任何实验,没有问题做不好办,只好往IR,DM,CV里挤,糊弄这边的人。
就叫statistics或者pattern recognition了
帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
说不想承认
【在 z***t 的大作中提到】
: 系统里SOSP比OSDI好点吧,至少我以前老板中了OSDI之后和我这么说的
: 这些会议混在一起没有啥意义
: CV本来就不完全是CS的领域,否则ACM早就有SIG on CV
: 所以CV里会议水一些,而且PAMI,IJCV还是比会议好的多
: AI,ML,graphics都是CS传统领域,至少是CS尝试保护的领域。过了CS的边界,人家ML就叫statistics或者pattern recognition了
: CV不要总拉着ML,从ML角度看,AISTATS,ECML文章质量也比CVPR,ICCV好啊,
: CVPR,ICCV和Infocom一样的状况。
: 相当多搞CV的researcher对ML不是太熟,审文章时候,乱搞,也不请ML主流的人过来帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
: CV会议的organizer也比较自大,从来不请keynote,认为没有人比他们再强了,或者说不想承认
z*t
36 楼
咋看起来是IR,DM,CV里的人从ML里搬数学,结果理解的不透,经常搬错
ML里做的好的一般很少碰CV(尤其是faculty),CV的funding太少,ML的高手一般做做
NLP,bioinformatics,robotics,这些领域里funding相对多不少
【在 m*****y 的大作中提到】
: “CV不要总拉着ML”,靠,不是CV的拉ML,而是ML的人总往CV里挤。ML推些不知所云的
: bound,不做任何实验,没有问题做不好办,只好往IR,DM,CV里挤,糊弄这边的人。
:
: 就叫statistics或者pattern recognition了
: 帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
: 说不想承认
ML里做的好的一般很少碰CV(尤其是faculty),CV的funding太少,ML的高手一般做做
NLP,bioinformatics,robotics,这些领域里funding相对多不少
【在 m*****y 的大作中提到】
: “CV不要总拉着ML”,靠,不是CV的拉ML,而是ML的人总往CV里挤。ML推些不知所云的
: bound,不做任何实验,没有问题做不好办,只好往IR,DM,CV里挤,糊弄这边的人。
:
: 就叫statistics或者pattern recognition了
: 帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
: 说不想承认
m*s
39 楼
基本属实,做CV的都有自己的benchmark标准数据库,能跑出好结果才算,这也是CVPR
比ICML强的地方。
真正CVPR中比较水的恰恰是纯ML的,推一堆公司,最后实际上ML的理论意义不如ICML的
论文,实际上也没办法跑dataset验证,纯扯淡了。
【在 m*****y 的大作中提到】
: “CV不要总拉着ML”,靠,不是CV的拉ML,而是ML的人总往CV里挤。ML推些不知所云的
: bound,不做任何实验,没有问题做不好办,只好往IR,DM,CV里挤,糊弄这边的人。
:
: 就叫statistics或者pattern recognition了
: 帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
: 说不想承认
比ICML强的地方。
真正CVPR中比较水的恰恰是纯ML的,推一堆公司,最后实际上ML的理论意义不如ICML的
论文,实际上也没办法跑dataset验证,纯扯淡了。
【在 m*****y 的大作中提到】
: “CV不要总拉着ML”,靠,不是CV的拉ML,而是ML的人总往CV里挤。ML推些不知所云的
: bound,不做任何实验,没有问题做不好办,只好往IR,DM,CV里挤,糊弄这边的人。
:
: 就叫statistics或者pattern recognition了
: 帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
: 说不想承认
d*e
42 楼
真正术业有专攻的人,讲求的是做东西的深度。所以真正做ML的,很少去盯着Vision的
Benchmark去做。真正做Vision的,根本不会介意推导是否漂亮,rate是否sharp。
倒是有一伙人混杂在CV和ML中间,做的东西四不像,美其名曰“交叉学科”。这种人一
般四处不招人待见。Vision的人觉得他们是胡扯,ML的人也觉得他们是胡扯。二愣子LZ
就是这个水平的,你们居然还跟他讨论的风生水起,真不知道你们咋想的。
【在 m*****y 的大作中提到】
: “CV不要总拉着ML”,靠,不是CV的拉ML,而是ML的人总往CV里挤。ML推些不知所云的
: bound,不做任何实验,没有问题做不好办,只好往IR,DM,CV里挤,糊弄这边的人。
:
: 就叫statistics或者pattern recognition了
: 帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
: 说不想承认
Benchmark去做。真正做Vision的,根本不会介意推导是否漂亮,rate是否sharp。
倒是有一伙人混杂在CV和ML中间,做的东西四不像,美其名曰“交叉学科”。这种人一
般四处不招人待见。Vision的人觉得他们是胡扯,ML的人也觉得他们是胡扯。二愣子LZ
就是这个水平的,你们居然还跟他讨论的风生水起,真不知道你们咋想的。
【在 m*****y 的大作中提到】
: “CV不要总拉着ML”,靠,不是CV的拉ML,而是ML的人总往CV里挤。ML推些不知所云的
: bound,不做任何实验,没有问题做不好办,只好往IR,DM,CV里挤,糊弄这边的人。
:
: 就叫statistics或者pattern recognition了
: 帮忙,结果造成CVPR/ICCV/PAMI的文章经常出现幼稚的错误.
: 说不想承认
i*a
44 楼
摸摸~~
新的一年,新的开始
听江苏卫视跨年时候,范范的启程,我都听哭了,跟mm共享
http://www.youtube.com/watch?v=9y8mwHQvbck
【在 l********3 的大作中提到】
: 谢谢笨笨。。。呵呵。。。跟大家还是差远啦。。。
新的一年,新的开始
听江苏卫视跨年时候,范范的启程,我都听哭了,跟mm共享
http://www.youtube.com/watch?v=9y8mwHQvbck
【在 l********3 的大作中提到】
: 谢谢笨笨。。。呵呵。。。跟大家还是差远啦。。。
z*t
48 楼
理论上讲是这样的
但是实际文章里实验结果水分多
我就不点名了,几乎一多半大组都有过文章实验不能重复或者错误的问题
其中包括Stanford, Princeton, Berkley的组
老板们不仔细检查,学生瞎做
CV一向以reviewer质量低下闻名
另外,CVPR/ICCV里偏ML的文章也都是跑benchmark数据,现在少于三个benchmark数据的
文章很难中的
ICML/NIPS大部分文章也都是跑各种benchmark数据,其实很多idea也是跑数据时候发现
问题,解决问题想出来的
CV会议现在收文章太多了,收的多,很多低质量文章可以混进去,这样大家就开始有侥
幸心里,质量一般的文章也投,结果造成submission数目继续增加,reviewer质量下降
,依次循环下去
一年收个200篇就够了,不能好大喜功啊
CVPR
【在 m****s 的大作中提到】
: 基本属实,做CV的都有自己的benchmark标准数据库,能跑出好结果才算,这也是CVPR
: 比ICML强的地方。
: 真正CVPR中比较水的恰恰是纯ML的,推一堆公司,最后实际上ML的理论意义不如ICML的
: 论文,实际上也没办法跑dataset验证,纯扯淡了。
但是实际文章里实验结果水分多
我就不点名了,几乎一多半大组都有过文章实验不能重复或者错误的问题
其中包括Stanford, Princeton, Berkley的组
老板们不仔细检查,学生瞎做
CV一向以reviewer质量低下闻名
另外,CVPR/ICCV里偏ML的文章也都是跑benchmark数据,现在少于三个benchmark数据的
文章很难中的
ICML/NIPS大部分文章也都是跑各种benchmark数据,其实很多idea也是跑数据时候发现
问题,解决问题想出来的
CV会议现在收文章太多了,收的多,很多低质量文章可以混进去,这样大家就开始有侥
幸心里,质量一般的文章也投,结果造成submission数目继续增加,reviewer质量下降
,依次循环下去
一年收个200篇就够了,不能好大喜功啊
CVPR
【在 m****s 的大作中提到】
: 基本属实,做CV的都有自己的benchmark标准数据库,能跑出好结果才算,这也是CVPR
: 比ICML强的地方。
: 真正CVPR中比较水的恰恰是纯ML的,推一堆公司,最后实际上ML的理论意义不如ICML的
: 论文,实际上也没办法跑dataset验证,纯扯淡了。
m*s
51 楼
这怕不是reviewer质量低下,是投稿者ethics问题了。查出来基本PhD就得开除了。
你说的真的假的,难道学校对作假睁眼闭眼?
【在 z***t 的大作中提到】
: 理论上讲是这样的
: 但是实际文章里实验结果水分多
: 我就不点名了,几乎一多半大组都有过文章实验不能重复或者错误的问题
: 其中包括Stanford, Princeton, Berkley的组
: 老板们不仔细检查,学生瞎做
: CV一向以reviewer质量低下闻名
: 另外,CVPR/ICCV里偏ML的文章也都是跑benchmark数据,现在少于三个benchmark数据的
: 文章很难中的
: ICML/NIPS大部分文章也都是跑各种benchmark数据,其实很多idea也是跑数据时候发现
: 问题,解决问题想出来的
你说的真的假的,难道学校对作假睁眼闭眼?
【在 z***t 的大作中提到】
: 理论上讲是这样的
: 但是实际文章里实验结果水分多
: 我就不点名了,几乎一多半大组都有过文章实验不能重复或者错误的问题
: 其中包括Stanford, Princeton, Berkley的组
: 老板们不仔细检查,学生瞎做
: CV一向以reviewer质量低下闻名
: 另外,CVPR/ICCV里偏ML的文章也都是跑benchmark数据,现在少于三个benchmark数据的
: 文章很难中的
: ICML/NIPS大部分文章也都是跑各种benchmark数据,其实很多idea也是跑数据时候发现
: 问题,解决问题想出来的
l*3
56 楼
谢谢伊卡MM。。。马上去看看。。。
【在 i*********a 的大作中提到】
: 摸摸~~
: 新的一年,新的开始
: 听江苏卫视跨年时候,范范的启程,我都听哭了,跟mm共享
: http://www.youtube.com/watch?v=9y8mwHQvbck
【在 i*********a 的大作中提到】
: 摸摸~~
: 新的一年,新的开始
: 听江苏卫视跨年时候,范范的启程,我都听哭了,跟mm共享
: http://www.youtube.com/watch?v=9y8mwHQvbck
y*d
61 楼
CV里面的确很多reviewer质量低下,这部分恰恰就是一帮搞ML的人搞不下去的跑到CV来
搅浑水。基本上CV会议中做ML的绝大多数都是垃圾中的战斗机。真正搞ML的人才不会跑
到CV领域灌水的。你说的CV里面偏ML的文章跑benchmark根本没有意义,这些搞伪ML的
有几个敢在真实数据上看结果的?那些伪ML的人搞出来的benchmark根本就是笑话。别和
我说你认为那些在真实数据上用了ML技术的就算是做ML了,那样的话Viola Jones的人
脸检测也成了ML了,那就是天大的笑话了。
前面有人说了,真正搞ML的人才不会在乎非要套一个CV的应用;真正搞CV的人才不会在
乎ML的理论上漂亮与否,能work的方法才是好方法。
不过我还是很赞同你说的CV的会议质量正在下降,就是这帮在纯ML搞不下去的人涌进CV
造成的。号称CV的东西拿点模拟数据,做几个manifold模拟下人的动作就以为是CV了,
就是这群搞伪ML的人被真正ML领域的人给轰出去了,然后跑到CV来骗人。什么时候CV领域
能把这种没有任何实际数据实验的ML的人都斩尽杀绝,CV就能往好的方向发展了。
【在 z***t 的大作中提到】
: 理论上讲是这样的
: 但是实际文章里实验结果水分多
: 我就不点名了,几乎一多半大组都有过文章实验不能重复或者错误的问题
: 其中包括Stanford, Princeton, Berkley的组
: 老板们不仔细检查,学生瞎做
: CV一向以reviewer质量低下闻名
: 另外,CVPR/ICCV里偏ML的文章也都是跑benchmark数据,现在少于三个benchmark数据的
: 文章很难中的
: ICML/NIPS大部分文章也都是跑各种benchmark数据,其实很多idea也是跑数据时候发现
: 问题,解决问题想出来的
搅浑水。基本上CV会议中做ML的绝大多数都是垃圾中的战斗机。真正搞ML的人才不会跑
到CV领域灌水的。你说的CV里面偏ML的文章跑benchmark根本没有意义,这些搞伪ML的
有几个敢在真实数据上看结果的?那些伪ML的人搞出来的benchmark根本就是笑话。别和
我说你认为那些在真实数据上用了ML技术的就算是做ML了,那样的话Viola Jones的人
脸检测也成了ML了,那就是天大的笑话了。
前面有人说了,真正搞ML的人才不会在乎非要套一个CV的应用;真正搞CV的人才不会在
乎ML的理论上漂亮与否,能work的方法才是好方法。
不过我还是很赞同你说的CV的会议质量正在下降,就是这帮在纯ML搞不下去的人涌进CV
造成的。号称CV的东西拿点模拟数据,做几个manifold模拟下人的动作就以为是CV了,
就是这群搞伪ML的人被真正ML领域的人给轰出去了,然后跑到CV来骗人。什么时候CV领域
能把这种没有任何实际数据实验的ML的人都斩尽杀绝,CV就能往好的方向发展了。
【在 z***t 的大作中提到】
: 理论上讲是这样的
: 但是实际文章里实验结果水分多
: 我就不点名了,几乎一多半大组都有过文章实验不能重复或者错误的问题
: 其中包括Stanford, Princeton, Berkley的组
: 老板们不仔细检查,学生瞎做
: CV一向以reviewer质量低下闻名
: 另外,CVPR/ICCV里偏ML的文章也都是跑benchmark数据,现在少于三个benchmark数据的
: 文章很难中的
: ICML/NIPS大部分文章也都是跑各种benchmark数据,其实很多idea也是跑数据时候发现
: 问题,解决问题想出来的
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