拿著放大鏡看自己

出處: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjIyMTMyMA%3D%3D&mid=200287346&idx=5&sn=b64c1873453a5adfac1d443840cfef61&scene=2&from=timeline&isappinstalled=0#rd 原來夾子可以這麼用 數據線太多，不好整理？把數據線盤好，放進衛生紙的紙筒裡 雞蛋不但圓還有洋蔥味 用塑料布包好拖把，地上的頭髮會乖乖跟你走 10.釘釘子別用手 據說這樣煮湯不會溢出來，原因嘛。。。【中間部分不能達到兩邊溢出的最高值】（據說。。。） 用便簽清理鍵盤的灰塵 蓮蓬頭有的眼堵了？ 據說用塑料袋裡倒點醋像這樣扎在噴頭上泡一夜就能通了【據說原理是：自來水里有鈣，鎂離子，時間久後就會沉澱，生成碳酸鈣​​和氫氧化鎂固體，用酸都可以使它生成溶液】 掛麵再也不愁沒地方擱了 揚聲器有點。。。。有了這個就不用煩惱了~

表單和其內的控制項物件都有兩種設定屬性的方法。 1.屬性視窗內設定屬性，此法一般稱為 靜態屬性設定 2.在程式碼標籤頁內設定屬性，此法一般稱為 動態屬性設定 屬性設定的語法： this.控制項名稱.屬性項名稱=屬性設定值； this 關鍵字所指的是類別目前的執行個體，亦即表示表單物件， 此關鍵字可有可無，但在設定表單屬性時就會用到。 例子： private void button1_Click_1( object sender, EventArgs e)         {             this .button1.BackColor = Color .AliceBlue;         } 簡單來說，可以透過this來表示在這個類別裏頭目前執行的物件，然後更改其屬性設定。

出處： http://cg2010studio.wordpress.com/2011/04/26/opencv-人臉偵測-face-detection/ 最先看到有人臉偵測的設備是什麼呢？當然是「數位相機」!! 只要real-time找到人臉，接著加以追蹤，直到按下快門前， 焦點都會在這個人臉上頭，如此一來就不太會發生失焦的狀況。 這篇 「Robust Real-Time Face Detection」 ,被引用7000多次了!! http://www.vision.caltech.edu/html-files/EE148-2005-Spring/pprs/viola04ijcv.pdf 中文解釋版： http://www.cmlab.csie.ntu.edu.tw/~cyy/learning/tutorials/AdaBoostApp.pdf 英文 PPT版： http://cs.nyu.edu/~eugenew/publications/viola-facedet04-talk.pdf 這是一篇2004年在IJCV上發表的論文，裡頭有 Haar-Features 、 Detection Framework 、 Integral Image 、 Feature Selection 、 Learning the Classifier 、 AdaBoost 、 Detection Procedure 、 Cascade Method 。 Face Detection基本作法就是先做Feature Extraction，接著做Cascade Detection。 特徵擷取(Feature Extraction)沒有問題，那麼瀑布偵測(Cascade Detection)是什麼呢？ 其實就只是一連串的檢查動作，通過第一關才能進入第二關， 通過第二關才能進入地三關……直到通過最後一關，才會將此特徵辨識為人臉。 Cascade Architecture paper所使用的特徵型有四種，在偵測階段時，因為大部分的window沒有包含人臉， 於是提早拒絕負面的window，來加快偵測速度。 又因為我們人臉不一定都是「正」的，有時候會坐著、躺著、手會支撐著臉、