Лженаука и аферисты. Образовательные сообщества и курсы программирования |
Дневник |
|
9 курсов, после которых намного проще найти престижную работу |
Дневник |
|
Как легко запомнить иностранные языки |
Изучение языка невозможно без запоминания новых слов. Но кроме банальной и скучной зубрежки есть множество простых, а главное — эффективных способов выучить незнакомые слова.
|
Большая подборка таблиц по английской грамматике |
Иногда нужно иметь перед глазами несколько основных правил, чтобы совершенствовать свое умение разговаривать на английском. Этот прием хорошо действует, и через некоторое время уже можно заметить положительные результаты.
|
14 бесплатных аналогов самых крутых платных программ |
Серия сообщений "программы-графика":
Часть 1 - Программа Рaint.net
Часть 2 - Adobe CC 2015 + Universal Adobe Patcher 1.5 PainteR
...
Часть 4 - ImBatch - Программа для пакетной обработки изображений
Часть 5 - Sterling2 - фракталогенератор. Скачать бесплатно.
Часть 6 - 14 бесплатных аналогов самых крутых платных программ
Серия сообщений "программы-текст":
Часть 1 - Как отправить СМС и ММС бесплатно. |
Часть 2 - FontViewOK 4.29 + Portable
Часть 3 - 14 бесплатных аналогов самых крутых платных программ
Серия сообщений "программы-антивиры-чистилки":
Часть 1 - Антивирусные программы
Часть 2 - антивир-АВАСТ
...
Часть 8 - Имя файла или слишком длинный путь к источнику
Часть 9 - Бесплатная очистка компьютера с Kaspersky Cleaner
Часть 10 - 14 бесплатных аналогов самых крутых платных программ
|
Этот стих поднимет ваш английский на новый уровень |
Все мы знаем, как важно научиться правильно говорить по-английски, чтобы нас всегда понимали с первого раза. Но сделать язык ярким, образным и эмоциональным — это уже следующая ступень, на которую так хочется взобраться.
|
Памятка для тех, кто хочет разбираться в искусстве |
1. Если видишь на картине темный фон и всяческие страдания на лицах - это Тициан
2. Если на картине воттакенные жопы и целлюлит даже у мужиков
- не сумлевайтесь - это Рубенс
3. Если на картине мужики похожи на волооких кучерявых баб или просто на итальянских педиков - это Караваджо. Баб он вообще рисовал полтора раза. На следующей картине - женщина - Горгонян
Медуза Арутюновна. Почему она похожа на джонидепа- загадка почище улыбки монылизы
4. Если на картине много маленьких людишек - Брейгель
5. Много маленьких людишек + маленькой непонятной х*йни - Босх
6. Если к картине можно запросто пририсовать пару толстожопых амуров и овечек (или они уже там есть в различной комплектации), не нарушив композиции - это могут быть: а) Буше б) Ватто
7. Красиво, все голые и фигуры как у культуристов после сушки -
Микеланджело
8. Видишь балерину - говоришь Дега. Говоришь Дега - видишь балерину
9. Контрастно, резковато и у всех воттакие тощие бородатые лица
- Эль Греко
10. Если все, даже тётки, похожи на Путина - это Ван Эйк.
Все.
Пы. Сы.: Моне - пятна, Мане - люди
Анекдот дня из ГУГЛа Оригинал с иллюстрациями здесь
|
15 каналов на YouTube для изучения английского |
http://www.adme.ru/zhizn-nauka/15-kanalov-na-youtu...izucheniya-anglijskogo-867210/
В современном мире придумано столько способов изучать иностранный язык: учи — не хочу. Вот, например, можно каждый день включать ролик с одного из обучающих каналов на YouTube, и профессиональные преподаватели совершенно бесплатно разложат по полочкам все, что непонятно.
AdMe.ru собрал для вас несколько таких каналов на русском и английском языках.
|
Несколько полезных фраз в разговорном английском |
|
Типичные ошибки начинающих работать с изображениями |
Цифровая обработка изображений — весьма интересная область, но она таит в себе множество подводных камней, на которые постоянно натыкаются новички. Мы активно привлекаем студентов к участию в грантах и проектах, но когда мы пытались давать студентам реальные задания, которые требуют реализации новых алгоритмов обработки изображений, мы были в ужасе от совершаемых ими детских ошибок.
Поэтому перед постановкой полноценных задач мы стали давать студентам ряд практических заданий по реализации стандартных алгоритмов обработки изображений: базовые операции над изображениями (поворот, размытие), свёртка, интерполяция с помощью простых фильтров (билинейная, бикубическая), направленная интерполяция, выделение границ с помощью алгоритма Канни, детектирование ключевых точек и т.д. Язык программирования мог быть любым, однако при выполнении заданий не допускается использование сторонних библиотек, за исключением чтения и записи изображений. Это связано с тем, что задания носят обучающий характер, самостоятельная реализация алгоритмов является хорошей практикой в программировании и позволяет понять, как работают методы изнутри.
Данная статья описывает наиболее частые ошибки, совершаемые студентами при выполнении практических заданий по обработке изображений. Изображения обычные, никакой экзотики типа 16-битной глубины цвета, панхроматичности и 3D-изображений нет.
Данные объекты предназначены для взаимодействия с графической подсистемой (рисование примитивов и текста, вывод на экран) и не предоставляют возможности прямого доступа к участку памяти, в котором хранятся пиксели изображения. Доступ к пикселям осуществляется с помощью функций GetPixel и SetPixel. Вызов этих функций очень дорогой — на два-три порядка медленнее, чем прямой доступ к пикселям. Особенно велик соблазн так делать в C#, где тип Bitmap доступен «из коробки».
Решение: использовать данные классы только для чтения из файла, записи в файл и вывод на экран, в остальных случаях работать с классами, имеющими эффективный доступ к пикселям.
Замечание: в некоторых случаях в Windows удобно работать с DIB (device independent bitmap): есть и прямой доступ к пикселям, и возможность вывода на экран, минус — ограничение на тип пикселя.
Использование библиотек чревато непониманием работы алгоритмов и дальнейшими трудностями при решении практических задач, требующих разработки собственных алгоритмов, которых нет в библиотеках. Я сталкивался с хорошо программирующими студентами, которые не могли реализовать даже элементарные операции типа свёртки: то не получалось подключить библиотеку, то работало не так, но на написание функции из 10 строчек ума уже не хватало.
Решение: не использовать сторонние библиотеки, а писать свои классы для работы с изображениями и самостоятельно реализовывать основные алгоритмы. Особенно полезно это для тех, кто не имеет достаточного опыта программирования. Лучше несколько раз сломать велосипед, чем завалить целый проект из-за глупых ошибок.
В результате применения различных алгоритмов обработки изображений возникают промежуточные результаты, имеющие вещественный тип. Пример: практически любой усредняющий фильтр, например, фильтр Гаусса. Приведение результатов к типу byte приводит к внесению дополнительной ошибки и менее точной работе алгоритмов.
Ниже приведён пример работы алгоритма детектировании контуров Канни, одним из составных частей которого является вычисление модуля градиента. Слева — модуль градиента после вычисления хранится в типе float, справа — округляется до byte.
Несложно заметить, что при округлении контуры становятся рваными.
Решение: используйте тип float вместо byte для хранения значений пикселей, не занимайтесь преждевременной оптимизацией — сначала добейтесь нормальной работы алгоритма на float, а затем уже думайте, где можно использовать byte так, чтобы не снизилось качество.
Замечание: скорость работы современных процессоров с вещественными числами такая же быстрая, как и с целыми. Часто бывает даже, что операции с float выполняются быстрее, чем с byte.
Использование типа byte обычно оправдано только при использовании векторных операций, когда скорость доступа к памяти становится узким местом.
У вас нет проблем с точностью и вы всё ещё хотите для хранения значений пикселей использовать тип byte? Тогда возникает ещё одна проблема: многие операции, например бикубическая интерполяция или повышение резкости, приводят к появлению значений, выходящих за пределы указанного диапазона. Если не учитывать этот факт, то возникает эффект, называемый wrapping: значение 260 превращается в 4, а –3 — в 253. Появляются яркие точки и линии на тёмном фоне и тёмные — на светлом (слева — правильная реализация, справа — с ошибкой).
Решение: при выполнении промежуточных операций проверяйте на каждом шаге диапазон возможных значений, а при преобразовании в байтовый тип обязательна проверка на выход за границы диапазона, например, так:
unsigned char clamp(float x)
{
return x < 0.0f ? 0 : (x > 255.0f ? 255 : (unsigned char)x);
}Вы упираетесь и по-прежнему отказываетесь от использования типа float и вызываете функцию clamp? А вы уверены, что ничего не теряете, как в случае с округлением?
Видел на практике, как студенты при вычислении производной или при применении фильтра Собеля таким образом теряли отрицательные значения.
Решение: используйте float для хранения промежуточных результатов, а функцию clamp только для сохранения в файл или вывода на экран. Для визуализации производной добавляйте 128 к значению пикселя, либо берите модуль.
Память в компьютере одномерна. Двумерные изображения хранятся в памяти в виде одномерных массивов. Обычно они записываются построчно: сначала идёт 0-я строка, затем 1-я и т.д.
Последовательный доступ к памяти осуществляется быстрее, чем произвольный. Это связано с работой кэша процессора, который помещает данные из памяти в кэш большими блоками, например, по 64 байта для современных процессоров. В этот блок попадают сразу несколько соседних по горизонтали пикселей. Значит, при обращении к последующим пикселям в той же строке скорость доступа будет выше, чем к последующим пикселям в столбце.
Решение: Обход по изображению нужно делать так, чтобы доступ к памяти был последовательный: во внешнем цикле производится обход по вертикали, а во внутреннем — по горизонтали:
for (int y = 0; y < image.Height(); y++)
for (int x = 0; x < image.Width(); x++)
...Примечание: В разных языках способ представления многомерных массивов в памяти может быть различным. Имейте это ввиду.
Классическая проблема: тестирование либо отсутствует, либо осуществляется только на квадратных изображениях, в полевых условиях при работе с прямоугольными изображениями происходит выход за границу массива.
Решение: не забывайте про тестирование! Спор о TDD предлагаю не разводить: его использование — это личное дело каждого.
Боязнь плодить сущности — типичная ошибка новичков, она приводит к проблемам с читаемостью и восприятием кода. Здесь можно привести много примеров.
1. Обращение к пикселям через непосредственное вычисление индексов в массиве вместо использования методов getPixel(x, y) и setPixel(x, y). Помимо удобства, в этих методах можно проверять и корректно обрабатывать выход за границы изображения. Например, не выдавать ошибку, а эктраполировать значения изображения.
b1 = (float)0.25 * ( w1 - 1) * (w1 - 2) * (w1 + 1) * (h1 - 1) * (h1 - 2) * (h1 + 1);
b2 = -(float)0.25 * w1 * (w1 + 1) * (w1 - 2) * (h1 - 1) * (h1 - 2) * (h1 + 1);
b3 = -(float)0.25 * (w1 - 1) * (w1 - 2) * (w1 + 1) * (h1 + 1) * (h1 - 2);
b4 = (float)0.25 * w1 * h1 * (w1 + 1) * (w1 - 2) * (h1 + 1) * (h1 - 2);
b5 = -(1 / 12) * w1 * (w1 - 1) * (w1 - 2) * (h1 - 1) * (h1 - 2) * (h1 + 1);
b6 = -(1 / 12) * h1 * (w1- 1) * (w1 - 2) * (w1 + 1) * (h1 - 1) * (h1 - 2);
b7 = (1 / 12) * w1 * h1 * (w1 + 1) * (w1 - 2) * (h1 + 1) * (h1 - 2);
b8 = (1 / 12) * w1 * h1 * (w1- 1) * (w1 - 2) * (h1 - 1) *( h1 - 2);
b9 = (1 / 12) * w1 * (w1 - 1) * (w1 + 1) * (h1 - 1) * (h1 - 2) * (h1 + 1);
b10 = (1 / 12) * w1 * (w1 - 1) * (w1 - 2) * (w1 + 1) * (h1 - 1) * (h1+ 1);
b11 = (1 / 36) * w1 * h1 * (w1 - 1) * (w1 - 2) * (w1 - 1) * (h1 - 2) * (h1- 2);
b12 = -(1 / 12) * w1 * h1 * (w1 - 1) * (w1 + 1) * (h1 + 1) * (h1 - 2);
b13 = -(1 / 12) * w1 * h1 * (w1 + 1) * (w1 - 2) * (h1 - 1) * (h1 + 1);
b14 = -(1 / 36) * w1 * (w1 - 1) * (w1 + 1) * (h1 - 1) * (h1 - 2);
b15 = -(1 / 36) * w1 * h1 * (w1 - 1) * (w1 - 2) * (h1 - 1) * (h1 + 1);
b16 = (1 / 36) * w1 * h1 * (w1 - 1) * (w1 + 1) * (h1 - 1) * (h1 + 1);
image2.rawdata[y1 * image2.Width + x1].b =
image1.rawdata[h * image1.Width + w].b * b1
+ image1.rawdata[h * image1.Width + w + 1].b * b2
+ image1.rawdata[(h + 1) * image1.Width + w].b * b3
+ image1.rawdata[(h + 1) * image1.Width + w + 1].b * b4
+ image1.rawdata[h * image1.Width + w - 1].b * b5
+ image1.rawdata[(h - 1) * image1.Width + w].b * b6
+ image1.rawdata[(h + 1) * image1.Width + w - 1].b * b7
+ image1.rawdata[(h - 1) * image1.Width + w + 1].b * b8
+ image1.rawdata[h * image.Width + w + 2].b * b9
+ image1.rawdata[(h + 2) * image1.Width + w].b * b10
+ image1.rawdata[(h - 1) * image1.Width + w - 1].b * b11
+ image1.rawdata[(h + 1) * image1.Width + w + 2].b * b12
+ image1.rawdata[(h + 2) * image1.Width + w + 1].b * b13
+ image1.rawdata[(h - 1) * image1.Width + w + 2].b * b14
+ image1.rawdata[(h + 2) * image1.Width + w - 1].b * b15
+ image1.rawdata[(h + 2) * image1.Width + w + 2].b * b16;
image2.rawdata[y1 * image2.Width + x1].g =
image1.rawdata[h * image1.Width + w].g * b1
+ image1.rawdata[h * image1.Width + w + 1].g * b2
+ image1.rawdata[(h + 1) * image1.Width + w].g * b3
+ image1.rawdata[(h + 1) * image1.Width + w + 1].g * b4
+ image1.rawdata[h * image1.Width + w - 1].g * b5
+ image1.rawdata[(h - 1) * image1.Width + w].g * b6
+ image1.rawdata[(h + 1) * image1.Width + w - 1].g * b7
+ image1.rawdata[(h - 1) * image1.Width + w + 1].g * b8
+ image1.rawdata[h * image1.Width + w + 2].g * b9
+ image1.rawdata[(h + 2) * image1.Width + w].g * b10
+ image1.rawdata[(h - 1) * image1.Width + w - 1].g * b11
+ image1.rawdata[(h + 1) * image1.Width + w + 2].g * b12
+ image1.rawdata[(h + 2) * image1.Width + w + 1].g * b13
+ image1.rawdata[(h - 1) * image1.Width + w + 2].g * b14
+ image1.rawdata[(h + 2) * image1.Width + w - 1].g * b15
+ image1.rawdata[(h + 2) * image1.Width + w + 2].g * b16;
image2.rawdata[y1 * image2.Width + x1].r =
image1.rawdata[h * image1.Width + w].r * b1
+ image1.rawdata[h * image1.Width + w + 1].r * b2
+ image1.rawdata[(h + 1) * image1.Width + w].r * b3
+ image1.rawdata[(h + 1) * image1.Width + w + 1].r * b4
+ image1.rawdata[h * image1.Width + w - 1].r * b5
+ image1.rawdata[(h - 1) * image1.Width + w].r * b6
+ image1.rawdata[(h + 1) * image1.Width + w - 1].r * b7
+ image1.rawdata[(h - 1) * image1.Width + w + 1].r * b8
+ image1.rawdata[h * image1.Width + w + 2].r * b9
+ image1.rawdata[(h + 2) * image1.Width + w].r * b10
+ image1.rawdata[(h - 1) * image1.Width + w - 1].r * b11
+ image1.rawdata[(h + 1) * image1.Width + w + 2].r * b12
+ image1.rawdata[(h + 2) * image1.Width + w + 1].r * b13
+ image1.rawdata[(h - 1) * image1.Width + w + 2].r * b14
+ image1.rawdata[(h + 2) * image1.Width + w - 1].r * b15
+ image1.rawdata[(h + 2) * image1.Width + w + 2].r * b16;Это реализация бикубической интерполяции в исполнении студента.
Лишь немногие студенты догадались, что бикубическая интерполяция сепарабельна, и сумели обойтись четырьмя коэффициентами вместо шестнадцати.
2. Дублирование кода при работе с цветными изображениями, приводящее к ошибкам (см. пример выше). Вместо copy-paste кода и замены r на g и на b достаточно было бы использовать перегрузку операторов. В три раза меньше кода, в три раза понятнее.
3. Использование двумерных массивов вместо создания отдельного класса для изображения.
Проблема заключается в том, что индексация получается неестественной — (y, x) вместо (x, y), а размерности массива не очевидны: непонятно, что из GetLength(0) и GetLength(1) есть ширина, а что — высота. Высок риск просто перепутать индексы.
4. Использование трёхмерных массивов для хранения цветных изображений вместо создания отдельного класса для изображения. В дополнение к предыдущему пункту, приходится помнить, какой из индексов соответствует какой цветовой компоненте. Также видел, как трёхмерные массивы используются для хранения векторов, как в виде (vx, vy), так и в виде (v, angle). Запутаться легко.
5. Использование массива вместо класса. Угадайте, что возвращает следующая функция?
public static double[] HoughTransform2(GrayscaleFloatImage image, ref float[][] direction, ColorFloatImage cimage)Ответ: массив из 11 элементов, каждый из элементов имеет свой сакральный смысл, непонятный без длительного анализа кода. Не делайте так! Заведите класс и назовите каждое из полей по-человечески.
6. Переиспользование переменных с изменением семантики. Видите в коде gradx и grady и думаете, что это призводные по x и по y? А вот и нет, это модуль и угол:
gradx[x, y] = (float)Math.Sqrt(temp1 * temp1 + temp2 * temp2);
grady[x, y] = (float)(Math.Abs(Math.Atan2(temp2, temp1)) * 180 / Math.PI);Решение: никаких магических констант и индексов быть не должно. Оформляйте изображения как отдельные классы, сами пиксели тоже должны быть типизированы, а доступ к пикселям должен осуществляться только через специальные методы.
Здесь виной всему слабое понимание архитектуры процессора, набора инструкций и времени их выполнения. Простительно, приходит с опытом, но некоторые моменты я отмечу:
1. Возведение в квадрат в виде Math.Pow(x, 2) или pow(x, 2) вместо x * x.
Компиляторы не оптимизируют эти конструкции, вместо однотактового умножения они генерируют довольно сложный код, включающий в себя вычисление экспоненты и логарифма, что приводит к снижению скорости на порядок-два.
Вызов pow(x, y) разворачивается в exp(log(x) * y). Это занимает около 300 тактов при использовании команд x87. В SSE же экспоненты и логарифма до сих пор нет, существует множество реализаций exp и log с различной производительностью, например, вот. В лучшем случае возведение в степень займёт 30-50 тактов. На умножение же уйдёт всего один такт.
2. Взятие целой части как (int)Math.Floor((float)(j) / k), причём k — вещественное и не меняется внутри цикла.
Здесь достаточно было бы написать (int)(j / k), а ещё лучше (int)(j * inv_k), где float inv_k = 1.0f / k.
Дело в том, что floor возвращает вещественное число, которое затем нужно дополнительно преобразовывать в целое. Получается лишняя довольно дорогая операция. Ну а замена деления на умножение — просто оптимизация, операция деления до сих пор дорогая.
(int)floor(x) и (int)x зквивалентны только при неотрицательных x. Функция floor всегда округляет вниз, тогда как (int)x — в сторону нуля.
3. Вычисление обратного значения.
double _sum = pow(sum, -1);Зачем так делать, когда можно написать _sum = 1.0 / sum?
Решение: применяйте математические функции только там, где они нужны.
И опять проблемы с математикой:
1. Путаница с типами. Использование long long для индексов пикселей вместо int, постоянные преобразования между float, double и int. Например, зачем писать (float)(1.0 / 16), когда можно написать 1.0f / 16.0f?
2. Вычисление полярного угла через возню с atan и проблемой с делением на ноль вместо использования atan2, которая делает именно то, что надо.
3. Необычная экспонента и магические константы:
g=(float)Math.pow(2.71,-(d*d)/(2*sigma*sigma));
t=((float)1/((float)Math.sqrt(6.28)*sigma));Здесь студент просто забыл про существование функции exp и константы pi. А вместо (float)1 можно просто написать 1.0f.
Решение: программируйте больше, только так вы наберётесь опыта.
Начинающие программисты любят показать своё мастерство, предпочитая писать короткий код, а не понятный.
1. Сложные циклы
for (int x1 = x - 1, x2 = 0; x1 <= x + 1; x1++, x2++)
{
for (int y1 = y - 1, y2 = 0; y1 <= y + 1; y1++, y2++)
{Здесь правильно было бы сделать цикл от -1 до 1, а x1 и x2 вычислять уже внутри цикла, ну и порядок поменять:
for (int j = -1; j <= 1; j++)
{
int y1 = y + j, y2 = j + 1;
for (int i = -1; i <= 1; i++)
{
int x1 = x + i, x2 = i + 1;Получилось бы даже быстрее за счёт того, что компиляторы легко оптимизируют простые циклы.
2. Крутые функции
long long ksize = llround(fma(ceil(3 * sigma), 2, 1)), rad = ksize >> 1;А нормальные люди просто напишут
int rad = (int)(3.0f * sigma);
int ksize = 2 * rad + 1;А это вообще за гранью добра и зла:
kernel[idx] = exp(ldexp(-pow(_sigma * (rad - idx), 2), -1));Для тех, кто не понял: ldexp(x, -1) — это просто деление на 2.
Решение: просто помните, что рано или поздно вам отобьют пальцы молотком за такой код.
Вот кусок кода из подавления немаксимумов, являющегося частью алгоритма Канни:
for x in xrange(grad.shape[0]):
for y in xrange(grad.shape[1]):
if ((angle[x, y] == 0) and ((grad[x, y] <= grad[getinds(grad, x + 1, y)])
or (grad[x, y] <= grad[getinds(grad, x - 1, y)]))) or\
((angle[x, y] == 0.25) and ((grad[x, y] <= grad[getinds(grad, x + 1, y + 1)])
or (grad[x, y] <= grad[getinds(grad, x - 1, y - 1)]))) or\
((angle[x, y] == 0.5) and ((grad[x, y] <= grad[getinds(grad, x, y + 1)])
or (grad[x, y] <= grad[getinds(grad, x, y - 1)]))) or\
((angle[x, y] == 0.75) and ((grad[x, y] <= grad[getinds(grad, x + 1, y - 1)])
or (grad[x, y] <= grad[getinds(grad, x - 1, y + 1)]))):
grad[x, y] = 0Здесь некоторые значения зануляются grad[x, y] = 0, а на последующих итерациях циклах к ним происходит обращение. Ошибка бы не произошла, если бы для вычисления промежуточного результата создавалось новое изображение, а не перезаписывалось текущее.
Решение: не стремитесь экономить память раньше времени, подумайте о функциональной парадигме.
Остальные ошибки уже имеют непрограммистский характер. Это ошибки в реализации алгоритмов вследствие их непонимания, они индивидуальны. Например, неверный выбор размера ядра для фильтра Гаусса.
Фильтр Гаусса — один из основных фильтров в обработке изображений. Он лежит в основе огромного числа алгоритмов: детектирование контуров (edges) и хребтов (ridges), поиск ключевых точек, повышение резкости и т.д. Фильтр Гаусса имеет параметр «сигма», определяющий уровень размытия, его ядро описывается формулой:
а график имеет вид:
Данная функция нигде не обращается в ноль, а свёртка с ядром бесконечного размера не имеет смысла. Поэтому размер ядра выбирается таким, чтобы ошибка была ничтожно мала. Для практических задач достаточно взять ядро с радиусом (int)(3 * sigma) — ошибка будет меньше 1/1000. Выбор слишком маленького ядра (красная функция на графике выше) приведёт к искажению фильтра Гаусса. Использование ядра фиксированного размера, например, 5х5 и приводит к некорректным результатам уже при sigma = 1.5.
Для облегчения написания программ я создал проекты, в которых уже реализовано чтение и запись изображений, созданы классы для хранения изображений с минимально возможным функционалом и приведён пример операции над изображениями:
-> Visual Studio 2015, C++
-> Visual Studio 2015, C#
Версий под Linux нет — студенты, использующие Linux, обычно не испытывают проблем с такими вещами.
Ну и на закуску — просто картинки.
Выделение контуров с помощью алгоритма Канни. Слева вверху — входное изображение, второе слева — правильный результат, остальное — ошибочные результаты.
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
Увеличение с помощью бикубической интерполяции.
 |
 |
 |
 |
 |
https://habrahabr.ru/post/319606/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=best
|
Русский язык: взрыв мозга для иностранцев + 44 страшилки русской грамматики |
Льюис Кэрролл, проезжая по России, записал чудное русское слово "защищающихся" ("thоsе whо рrоtесt thеmsеlvеs", как он пометил в дневнике). Английскими буквами. Вид этого слова вызывает ужас... "zаshtshееshtshауоushtshееkhsуа". Ни один англичанин или американец это слово произнести не в состоянии.
|
Без заголовка |
"языковые ссылки" by 
avva.
Метки: английский язык |
Клад для тех, кто учит английский |
Метки: английский язык |
Изучаем английский язык - Прилагательные |
|
Памятка - запомните ударение . |
В разговоре часто можно услышать , как человек неправильно делает ударение .
Орфоэпия - наука, изучающая произношение. Именно она отвечает на вопрос о том, как правильно ставить ударение в разных случаях. Без знания этого грамотная устная речь невозможна. Неверно поставленное ударение не только делает человека в глазах собеседников смешным, но и может серьезно усложнить процесс общения, ведь слово в итоге может поменять свой смысл...
Таблицы помогут
запомнить Вам, как правильно ставить ударение .
Ударным слогам русского языка присуще более длительное по сравнению с другими частями слова произношение. А вот высота выделяемого гласного может меняться. Среди мировых языков немало таких, где ударение является вещью стабильной и закрепленной. Как, например, у французов, которые всегда выделяют в слове последний слог, если оно произносится отдельно. А в целой фразе и вовсе все, кроме финишного, слова являются безударными. Выделяется лишь последний слог ритмической группы (собственно, фразы)
В русском таких закономерностей нет. Ударение может падать на любой слог. Более того, оно может меняться в словоформах. Поэтому правильно расставить ударения не всегда легко.
Серия сообщений "Слова , интересные факты":
Часть 1 - Cвязь между с гильотиной и профессором анатомии Гильотеном
Часть 2 - Происхождения ругательств
...
Часть 13 - Происхождение названий дней недели
Часть 14 - Русские поговорки, выносящие мозг иностранцам
Часть 15 - Памятка запомните ударение .
|
Забавные стихи для развития дикции для вас и ваших детей |
Стихотворения, которые вы можете разучить вместе с детьми. И заодно проверьте, насколько четкая речь у вас самих: получится прочитать эти скороговорки четко и быстро?
Если научить ребенка правильно произносить звуки и слова в раннем детстве, то и в будущем проблем с дикцией у него не будет.
Серия сообщений "литература для детей":
Часть 1 - Детская энциклопедия.
Часть 2 - Энциклопедия - Русские народные сказки и предания.
...
Часть 35 - Сказка, рассказанная на ночь. Слушать онлайн. Ссылки.
Часть 36 - Самая милая сказка на ночь.
Часть 37 - Забавные стихи для развития дикции для вас и ваших детей.
Часть 38 - Близкие уходят — но любовь не исчезает...
Часть 39 - Детские сказки наполнены гораздо большим смыслом, чем кажется.| Фарбаржевич «Сказки маленького лисенка».
Часть 40 - Занимательные и неожиданные факты о русском языке.
Часть 41 - Бесплатные детские онлайн-библиотеки для Вас и Ваших детей. Ссылки.
Часть 42 - Сказка, которая возвращает веру в безграничную силу добра.
|
Английский.НАУЧУ ЧИТАТЬ ЛЮБОГО ЗА 15 уроков! Уроки английского чтения с нуля. Ирина Колосова. |
|
Полезные упражнения для мозга от пхихолога Алексиса Кастори |
Психолог Алексис Кастори в первые 5-10 минут после пробуждения предлагает выполнить следующие упражнения для мозга.
1. Быстро сосчитать от 100 до 1 (вслух и с открытыми глазами - как и все последующие упражнения).
2. Произнести алфавит, придумывая на каждую букву слово (А - амфора; Б - белка и т. д.), как можно быстрее. Если на какой-то букве вы задержались на 30 секунд, пропустите ее.
3. Произнести 20 мужских имен, каждому дать номер.
4. 20 женских имен.
5. 20 пищевых продуктов.
6. На одну выбранную букву алфавита назвать двадцать слов, каждому дать номер.
7. Выбрать одну букву алфавита и назвать 20 слов. Закрыть глаза, сосчитать до двадцати и снова открыть.
http://www.polsov.com/pages/708-poleznoe-uprajnenie-dlya-vashego-mozga-.html
|
как самому английский учить, чтоб автоматизма достичь |
- запомнить 300 самых нужных слов.
- освоить 60-80% английской грамматики, не вдаваясь в исключения.
- приняться за освоение 680 и 1040 самых важных слов в речевых шаблонах,
- при этом осваивая ещё 10-20 % грамматики. и вот на этом этапе
- активно вести записи, вот так слушать аудио-материалы и смотреть такие фильмы.
из всего этого самое важное и трудное -
|
Как выучить английский и не умереть от скуки? |
Как выучить английский и не умереть со скуки Если домашние задания, «зубрежка» слов и долгие уроки не для вас, не отчаивайтесь — есть много способов учить иностранный язык весело и с интересом. Предлагаем вам 14 бесплатных ресурсов, которые превратят учебный процесс в увлекательное занятие. Игры, аудиозаписи, кроссворды, смешные сериалы — выбирайте на свой вкус. BBC Learning English Сайт по изучению британского английского. Большое… Подробнее
|
| Страницы: | [2] 1 |
