feat: 好几章

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# 2.1.1 悲壮的学习方式
# 现状
古人刻苦学习的故事,直到现在还在我们的身边不断上演。学生趴在山一样高的习题集边上苦苦奋斗,绝对是我校作为国内一流大学的亮丽的风景线。
挖空心思研究解题技巧的学生们,与同样挖空心思研究出题技巧的老师们,构成了一个完美的圆环。在二者日复一日的机械劳动中,我只看到纸张、电力,以及粮食不断被浪费,却看不到中华之崛起。
我无意全盘否定同学们吃苦耐劳的精神,但这份精神充其量只能称为悲壮。我们耗费了大量的时间和精力掌握的那些考点、技巧,在真正的知识殿堂里根本登不上大雅之堂。哪怕我们特征值求得再熟练,积分积得再复杂,中国的载人飞船也不会因此而顺利上天。
# 解决
学习的时候,不要有负担心理。
学东西并非是折磨我们的手段,而是我们用好奇心探索未知的方式。
更大程度上我希望各位可以把学习与进步当成一种生活状态。
让探索未知世界的好奇心就好像吃饭睡觉一样顺其自然

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# 2.1.2 浮躁的心理状态
# 现状
> 我明明很努力了,但是就是学不懂,群里的同学好像啥都会 WOC<br/>我周围的同学怎么参加竞赛的科研经历丰富的都有就我是废物呜呜呜<br/>我的同学啥都有了但是我什么都没<br/>为什么我室友都脱单了我还是单身狗
浮躁,往往来源于和他人的比较是具有社会属性的我们的人之常情。
然而,我们往往不能从中获得任何鼓励反而深受打击。
# 解决方案
如果我在这里说戒骄戒躁一定会被打的(逃)
学不懂一门课程,大可不必着急,慢慢来,也可以问问学长学姐或者思考一下这门课到底为什么如此组织。
多学会一个知识点,多掌握一点知识,现在的自己比以前好了就值得肯定。
人生的道路还很长,不要因为刚出发的一点小小的劣势就否认最终到达终点的自己。
很多时候我们这一代这么累,就是因为一直看着别人才磕磕绊绊的。
从当下浮躁的集体价值观中走出来吧。看清脚下的路是更重要的事。
人生的道路上有且仅有你一个人。
如果实在不行,来找 ZZM 聊聊吧。
![](static/boxcnPDWiNgkgppK1XWq5cRQ71b.jpg)

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# 2.1.3 错误的提问姿态
# 现状
我们假定一个情况,如果你是一个医生,患者过来告诉你,我浑身都疼,医生我该怎么办啊。
然后你要慢慢询问他的问题,接着你要问各种问题各种检查然后去看,如果有十个人一百个人都这么问,你肯定会受不了的吧。
事实上, 如果希望能提高得到回答的概率, 提问者应该学会如何更好地提问. 换句话说, 提问者应该去积极思考 "我可以主动做些什么来让对方更方便地帮助我诊断问题".
如果你的提问方式非常不专业, 很可能没有人愿意关注你的问题, 因为这不仅让人觉得你随便提的问题没那么重要, 而且大家也不愿意花费大量的时间向你来回地咨询.
# 解决
一种非常合适的提问方式是:
我在写 xxx 的时候遇到了 xxx 的错误(请发截图不要复制粘贴)
我的版本是 XXX官方文档给的版本是 XXX
我做了这个来试着修正(贴图)根据的是 XXX 上的方法
然后出现了 XXX
···········
最后我做的尝试是 XXX
问题还是没有解决,现在我该怎么做?
![](static/boxcnhuhE7qBLHyJKaesHGC033b.png)
欢迎大家阅读
[Stop-Ask-Questions-The-Stupid-Ways/README.md at master · tangx/Stop-Ask-Questions-The-Stupid-Ways](https://github.com/tangx/Stop-Ask-Questions-The-Stupid-Ways/blob/master/README.md) 别像弱智一样提问
[https://github.com/ryanhanwu/How-To-Ask-Questions-The-Smart-Way/blob/main/README-zh_CN.md](https://github.com/ryanhanwu/How-To-Ask-Questions-The-Smart-Way/blob/main/README-zh_CN.md) 提问的智慧

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# 2.1.4 书籍的盲目崇拜
# 现状
很多同学在学习一个知识的时候,总是喜欢
"我们要学 C 语言,我买一本大黑书看看!"
![](static/boxcnqsCWmUTDr5UDLYca9YkhHh.png)
诚然,上面的各种书写的非常好,但是我们需要思考的是,阅读这些真的能达到我们想要的目标吗???
这些书为了保证准确性和严谨性,通常会采用不是一般人能看懂得话来进行解释
通常情况是,如果你阅读了一句话,用了解释这个词的意思用了三个你不懂的额外的词汇去解释,你去查这三个词汇的时候,又发现了五个你不懂的,无限循环下去。
# 解决
因此,当你只是为了学习一个简单的知识,或者说为了完成一个简单的目标的时候,肝书可能不是最高效的选择。最高效的方法可能是需要什么的时候就去学习这么一个单一的知识点,并且将他和现有的体系联系起来
> 来自 zzm 惨痛的教训
但是如果你想要系统的建立对某一门学科完整的认知,并且决心投入大量的时间时,我还是非常建议大家去看书的。
但是还有要注意的点是,最贵的,最专业的不一定是最好的,有时候可能简单的入门一点的书会更适合你呢
非常不错的电子书网站
[zh.z-lib.org](https://zh.z-lib.org/)

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# 2.1.5 错误的学习配比
在学计算机科学的时候,总有人会问一些问题,类似于“我需要把这本书看完然后再开始 blabla 吗”
”我需要看完某些课程然后再开始吗“
其实这种想法是完全错误的。
在高中阶段,你可能需要先阅览课本,然后再做题,可计算机是一门实践学科,你是用这样的方法无疑是一个低效的行为。
我们推荐正确的操作是一边实践一边学习,如果你有什么不会的内容,再去额外查询,但是不要全陷进去,开始无限套娃模式的搜索。
你可以先阅览一小部分内容,有个大致的了解后再逐渐深入,并且最好是一边敲代码一边实践一边去做。
同时也有些同学可能犯的错误是我只看看我不写代码。
这也同样会让你飞速的忘记代码,或者说有的同学可能想偷懒,某些行代码他没看懂就跳过去了,其实这也是有问题的,因为你所有埋下的坑,可能都会在以后的实践中填回来。
在你完成这份讲义的时候,希望你可以有选择的阅览一部分,然后带着问题去看某些课,效率也会高很多。
![](static/boxcnSq1JzWhVrFs3MePPzp5Txg.jpg)

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# 2.1 高效的前提:摆脱高中思维
# 高中思维
高考,诚然为大众提供了阶级跃迁的途径
但是代价也是显而易见的:过度强化的训练和某种扭曲的价值观潜移默化的影响着我们。
我们在意着各种评判标准GPA竞赛的奖项读研工作的工资。
诚然,这些很重要,但是生活是没有所谓最优解的,在你一味的拿所谓标准当作自身的标尺的时候,无形之中,也让自己失去了独立思考的能力。
就算你把课本上的内容搞得再烂熟,绝不代表你真正对这门课能有什么理解。
<strong>并且,全部依赖他人给你指明方向的人生已经结束了!</strong>
![](static/boxcne9EK3xz8LHOXfM8w9ih5Ig.png)
你无法依赖大学里的老师还是家里的父母来为你指明所谓的方向,你的人生只属于你自己,你的道路也只能由你自己来思考。
考研的老师会更加重视你是否有能力与他进行利益交换,公司更在乎你是否可以为公司创造价值,想当然的思考已经无法跟上这个飞速运转的世界了。
# 大学现状
在这里引用一段上海交通大学生存指南的一段话。
> 在当今流水线式的教育体制下,我们就像廉价的零件一样被生产出来。因为数量巨大,没人会对每一个人的教学质量负责。<br/>领导不会为你负责。对于一个争做世界一流大学的研究型学校,管好科研,管好实验室才是当务之急。<br/>相比之下,本科生教学显得无利可图。教授也不会为你负责。拉到足够的经费发表足够的论文,满足学院要求才是生存大计。<br/>要说管学生,也肯定先要管好自己实验室的硕士博士,而非那一百多人大课堂里的某个本科生。就算是科研任务不太重的一些任课教师,他们也不会为你负责——学不懂?那是因为你智力低,要么就是自己底下不用功。为什么跟你一个班上的某某某同学,人家就能懂?<br/>诚然,就算是老师上课说孟加拉语,一个班上也非常有可能冒出一两个翻翻书看看图就能学到八九不离十的同学(或者根本就是以前学过)。<br/>真正在课堂上口传心授的教学,其质量是不会有人过问的。教学评估会考察实验报告格式是否合格,出勤率是否够,但是绝对不会考察上百人的班上到底有几个听懂了的。<br/>试想一下,每个学院每个系有成百上千的学生,每人有着不同的思想、不同的目标、不同的知识背景、不同的接受力,我们怎么可能去指望一个统一的“教学培养计划”强制应用在每个人头上的时候,能够产生效果?好比说食堂师傅炒一大锅菜给上千人吃,我敢说我分到的那盘,不是炒糊就肯定得夹生。<br/>所谓“教学培养计划”,其科学性必须经过教育权威的论证。然而现实中塞给我们的推荐课表,却让人失望。且不深究选修课的分类、学分、毕业条件每年一个样,三年大变样,使得不少同学毕业前夕竞相奔走;甚至连两门相依赖课程的教学先后顺序都搞错过,这样的教学培养计划,实在让人难以信任
诚然,杭电不可避免地也会受相应的“学术共同体”的影响,波及了包括但不限于竞赛,授课质量,氛围引导方面诸多的影响。
但是不可否认的,杭电也有不少优秀的老师愿意投身于教育事业当中。并且,杭电仍然有不少教育资源,可以满足一个人的所需所求。<del>(保研除外)</del>

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# 2.2 优雅的使用工具
请大家记住使用工具的基本原则 <strong>你所感到不方便的!都有工具解决!</strong>
因此本小节的核心要义在于推荐一些有趣的有助于提高效率的小工具
- [Everything](https://www.voidtools.com/zh-cn/downloads/) 电脑上的全局文件搜索 方便你找到不知道丢哪的文件
- [SpaceSniffer](http://www.uderzo.it/main_products/space_sniffer/download.html) 快速分析硬盘空间占用情况 解放储存,不解放大脑
- [Typora](https://typora.io/) 付费的,<del>你可以去并夕夕啊淘宝啊花个不多于 5 块钱的钱买盗版 😋,</del> 正版 $14.99 ),真的好用,感觉没有 Markdown 编辑器能好用过 Typora🤥
- [MarkText](https://github.com/marktext/marktext) 免费的 平替 Typora (?)感觉不太好用 😤
- [思源笔记](https://b3log.org/siyuan/) 一个国产开源的笔记/知识库软件,优势是 本地化、双链、Markdown 语法,与 Obsidian 定位相似,但 Geek 成分和自定义空间相对更高
![](static/boxcnO1PEsVd4KY7reeU64spShf)
- [IDM 及百度云脚本](https://greasyfork.org/zh-CN/scripts/436446-%E7%BD%91%E7%9B%98%E7%9B%B4%E9%93%BE%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E5%8A%A9%E6%89%8B) <del>帮助你将百度云提速</del>(暂不可用)
- [知云文献翻译](https://www.zhiyunwenxian.cn/):可以有效帮助你翻译论文和文章甚至英文书籍
- [Zotero](https://www.zotero.org/):协助文献阅读还有写笔记,支持与平板同传(同时他是开源的,所以可以添加一些插件)
- [XDM](https://github.com/subhra74/xdm) IDM 的跨平台版本。
- [uTools](https://www.u.tools/) :自由组合插件集(最好用的是 Alt+Space 搜索功能,<del>和 PowerToys 二选一</del>)非常强大,比如安装 fileshare 可以在局域网共享超大文件,而且是跨平台的。
- [PowerToys](https://github.com/microsoft/PowerToys) :微软官方出品包含诸多功能,解决 windows 下一些小痛点。
- [Connect to Work or Games from Anywhere | Parsec](https://parsec.app/) :串流小工具,简单来说你就是可以在手机上玩电脑了,远程操作,极致体验<del>(也可以玩游戏)</del>
- [VMware workstation](https://gw9u39xwqi.feishu.cn/wiki/wikcnPquqfxujAgMWPbtRptk3BC):虚拟机就用它!但是最好自己找找盗版,正版要钱。
- [Notion](http://notion.so): 笔记终结者,非常强大,(设计理念被钉钉,飞书,我来非常抄袭)。在线就可以使用。唯一的缺点是可能需要科学上网。
- [cloc](https://github.com/AlDanial/cloc): 统计代码行数(空白行,注释行,代码行)的小工具
- mv & cp 命令显示进度条: 在复制大文件的时候非常友好,可以通过以下脚本安装
```bash
#!/bin/bash
#########################################################################
# File Name: add-progess-bar-in-cp-mv.sh
# Author: steve
# mail: yqykrhf@163.com
# Created Time: Fri 05 Aug 2022 01:54:58 PM CST
# Reference: https://tinychen.com/20201128-add-progess-bar-in-cp-mv/
#########################################################################
set -e
wget http://ftp.gnu.org/gnu/coreutils/coreutils-8.32.tar.xz
tar -xJf coreutils-8.32.tar.xz
cd coreutils-8.32/
# Download patch
wget https://raw.githubusercontent.com/jarun/advcpmv/master/advcpmv-0.8-8.32.patch
# Patching display with process bar
patch -p1 -i advcpmv-0.8-8.32.patch
# Compile then install
./configure
make
# Copy
sudo cp src/cp /usr/local/bin/cp
sudo cp src/mv /usr/local/bin/mv
# remove tmp files
cd ..
rm coreutils-8.32 coreutils-8.32.tar.xz
```
- [Grammarly](https://www.grammarly.com/) : 英文语法纠正,有 word浏览器等等插件
## 浏览器插件
- [沉浸式翻译](https://immersive-translate.owenyoung.com/installation):中英文对照翻译,可以给你英文下面写一小行中文翻译(里面免费的 api 只有谷歌,必应,腾讯,不过够了,也可以自行配置其他 api
- (你真的不玩原神吗)来试试这款原神浏览器插件 [派蒙 paimon](https://github.com/daidr/paimon-webext) 可以实时显示你的树脂,委托,派遣等情况提示。
- [wappalyzer](https://www.wappalyzer.com/):如果你是个 web 仔,这个插件可以帮你检测网页所用的前后端技术栈。
- [FeHelper--Web 前端助手](https://github.com/zxlie/FeHelper):十几个小工具的集合,包括 base64 离线解码等。
- [darkreader](https://github.com/darkreader/darkreader):适应网页的暗色模式,夜深人静冲浪更爽

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# 2.3.1 阅读文档B 百度爬)
# 查找教程
一般帮助我们快速入门的最好的教程是在官网上的。
比如 Pytorch 的官方文档(甚至有中文版哦)。
同时,在 Youtube 和 B 站 上的不少资料也值得称道。
我不建议各位看黑马程序员,尚硅谷这种培训班的教程,太过细致反而有些本末倒置。
当然,我在本教程中也会给大家一些推荐。
不要用百度百科!太多错误了!
# 查找资料
你应该使用下表中推荐的网站:
一些说明:
- 一般来说, 百度对英文关键词的处理能力比不上 Google 。
- 通常来说, 英文维基百科比中文维基百科和百度百科包含更丰富的内容。
- 一些中文论坛内大家互相抄,很有可能你阅读了很久都没有找到正确的答案,并且英文社区内的内容远远比中文的要好。
# 英文阅读
随着科学技术的发展, 在国际学术交流中使用英语已经成为常态: 顶尖的论文无一不使用英文来书写, 在国际上公认的计算机领域经典书籍也是使用英文编著。
顶尖的论文没有中文翻译版; 如果需要获取信息, 也应该主动去阅读英文材料, 而不是等翻译版出版. "我是中国人, 我只看中文"这类观点已经不符合时代发展的潮流, 要站在时代的最前沿, 阅读英文材料的能力是不可或缺的。
阅读英文材料, 无非就是"不会的单词查字典, 不懂的句子反复读"。
如今网上有各种词霸可解燃眉之急, 但英文阅读能力的提高贵在坚持。"刚开始觉得阅读英文效率低", 是所有中国人都无法避免的经历。
如果你发现身边的大神可以很轻松地阅读英文材料, 那是因为他们早就克服了这些困难. 引用陈道蓄老师的话: 坚持一年, 你就会发现有不同; 坚持两年, 你就会发现大有不同。
当然也有一些巧妙地方法帮助大家进行阅读,比如知云文献翻译,不要依赖这类软件!
# 科学上网
学会科学上网是非常重要的一步哦
机场无法给大家推荐,但是梯子经常用的无非就是 clash, ssr, v2ray 等
如果不知道怎么办,可以求助(找学长)

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# 2.3.2 检索论文核心内容
首先,请克服对论文英文的恐惧,适当的利用翻译软件,社团会专门安排时间集体读论文的,届时我将纠正你们在实操方面的一些误区,首先请看理论部分。
<del>由于笔者只阅读过 CV 领域和</del><del>NLP</del><del>领域的一些文章,且阅读量并不算太高,故对论文的理解不仅有限且仅限于该领域内的论文风格和内容技巧,望读者见谅。</del>
# 论文的一般结构
## 1.title(标题)
首先是标题部分。
一般的标题主要包括两个内容:使用什么方法解决什么问题。以此高度概括文章的内容和工作。
还有一种标题是比较新颖的,会使用一些比喻性的手法吸引眼球(一般人驾驭不住)
论文作者会在标题下面指出,当我们的论文阅读量到一定程度之后可以关注一下作者。当我们在关注或研究某一个领域时,该领域的几篇重要论文读下来我们就可以知道哪个作者在该领域较为活跃,谁提出了 Backbone谁在挖坑(填坑)。可以通过作者进而检索到你感兴趣的工作或判断论文写作质量。
## 2.abstract(摘要)
Abstract 是论文中一篇具有独立性的短文,用简单、明确、易懂、精辟的语言对全文内容加以概括,提取论文的主要信息。作者的观点、论文的主要内容、研究成果、独到的见解,这些都会在摘要中体现出来,是需要重点阅读的地方。
摘要在资料交流方面承担着至关重要的作用。摘要会收录到大型资料库中并为读者提供信息,因此我们可以通过摘要索引查找论文。
摘要的四要素:目的、方法、结果和结论称为摘要的四要素。
1目的指出研究的范围、目的、重要性、任务和前提条件不是主题的简单重复。
2方法根据研究的主要内容和发现的问题说明在这个过程中都做了哪些工作。(摘要中的方法不会太过详细,一般只会给出一个名词)
3结果陈述研究之后重要的新发现、新成果及价值包括通过调研、实验、观察取得的数据和结果并剖析其不理想的局限部分。
4结论通过对这个课题的研究所得出的重要结论包括从中取得证实的正确观点进行分析研究比较预测其在实际生活中运用的意义理论与实际相结合的价值。
## 3.introduction(导言)
Introduction 主要是对整篇论文的一个介绍,读者看完 introduction 后就知道论文的几乎所有工作。
Introduction 会说明论文的主题、范围和研究目的。
然后阐明研究的起因、背景及相关领域简要历史回顾。(前人做了哪些工作、哪些尚未解决、目前进展到何种程度等)这一部分不同的论文情况不同,有些论文会单独拿出来作为一部分(related work)当我们刚进入到某一个领域时我们可以通过这一部分了解该领域的大致研究风格和该篇论文的研究路径get 到作者的研究思路(论文的这个课题存在有着哪些问题以及所面临怎样的挑战,发现前人工作的缺陷以及在此基础上的改进),有时可能会对我们的工作有启发。当然,如果我们对这一领域足够了解,可以不需要看这一部分,研究思路也可以在论文的方法部分自行体会。
## 4.method(提出的算法)
此处为文章主体,详细介绍了他是怎么做的,<del>如果需要复现的话需要仔细阅读这一部分</del>,无论复现与否都需要详细阅读,理解具体操作与作者的理论并尽可能将二者结合<del>(该领域的某些方面可解释性并不强)。</del>读者不仅可以从该部分具体理解论文工作,还可以从中发现与前人工作的不同,并从中提出进一步改进。
## 5.experiment(实验)
<del>一般情况为介绍我为什么很牛逼,这里一般可以跳过如果不写文章的话</del>
该部分一般会晒出工作的效果,我们可以从中更直观的体会工作的改进,甚至可以根据结果直接推断结果好坏的某些原因<del>(不过一般论文中的图片当然都会放效果很好的以便作者吹逼,真想看效果建议复现工作)</del>,大胆并合理的假设推理也是科研工作中不可缺少的一个能力。
## 6.conclusion(结论)
<del>Conclusion 结论部分,一般阅读完开头直接阅读结尾,就基本清楚文章脉络结构和思考方案了</del>
结论和摘要的内容基本相似,但某些论文的结论中可能还会指出对该工作的不足之处,还有该领域内对该工作的一些期望(挖坑)。
# 怎么用三遍读懂一篇论文
视频地址: [如何读论文【论文精读】](https://www.bilibili.com/video/BV1H44y1t75x)
## 第一遍(海选)
阅读标题、摘要、结论。花费十几分钟时间了解论文是否适合你的研究方向。
看完之后可以再看一看方法和实验部分重要的图和表,进而判断这篇论文是否适合自己,是否和自己当前在做的工作相似。
## 第二遍(大致把握)
确定论文值得读之后,快速将整个论文过一遍,不需要知道所有的细节,先尝试去理解论文中重要的图和表,知道每一个部分在干什么,圈出比较重要的相关文献。
若到此为止:知道它解决什么问题,结果怎么样,大概用了什么方法,但是觉得文章很难看不太懂,可以去读他们之前引用的那些文章,读完之后再回头读这篇文章。
## 第三遍(重点研读)
第三遍是最详细的一遍,当我们在读第三遍时通常意味着我们对该论文的工作很感兴趣了,这时我们需要力争做到知道每一段和每一句都在说什么、干什么。基本了解整个文章的细节,在之后基于他做研究,或者在之后提到它的时候,可以详详细细的复述一遍。
脑补工作过程,在读的过程中,思考自己来完成作者所提出的问题时需要怎么做,需要用什么方法来实现这个东西;在读实验部分时,思考自己能不能比作者做的更好;作者留下的问题,思考自己能不能继续往前走。
# 深度学习领域论文快速阅读
如果你已经看过一定数量的论文,并对自己的论文阅读能力有信心,你可以选择直接看论文的模型图,再从模型图去理解网络。(事实上大部分的论文不值得你去精读)
此法适用于需要阅读大量领域内相关论文时,可以一周十几篇。

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# 2.3.3 优秀的开源社区
[GitHub: Where the world builds software](https://github.com/)(最好科学上网)
这里面包含着各式各样的信息和资源,简直好用到爆炸,并且非常多的论文源码都在其中哦
举例:如果你想学习某个语言,可以在 github 上搜索
awesome (你想学的东西)
例如 awesome C
可以看到不少有趣的整理好的资料
当然不止这些,更多的资源就交给你探索啦
但是 git 不等于 github
那么这二者分别是干什么的,又有什么联系呢?
这个问题就留给聪明的你啦

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# 2.3 高效的信息检索
善于运用各种信息,使自己迅速掌握时代的脉络也是不可获取的能力之一!

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# 2.4 提问的艺术
最好的提问方式就是自问自答。
请结合 2.1.3 共同观看
# 2.4.1 关于如何搜索代码
如果我现在想要把图片读取并转换成灰度图,我该怎么去搜索呢?
首先,我打算使用 python所以我会搜索“python 图片转灰度图”
以下是我从搜索到的博客中找到的代码:
```python
import cv2 as cv
img = cv.imread('lbxx.jpg',1)
img_1 = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow('gray',img_1)
cv.imshow('colour',img)
cv.waitKey(0)
```
接下来,我会去搜索每行代码的作用:(以下是搜索后我做的注释)
```python
import cv2 as cv # 调opencv库
img = cv.imread('lbxx.jpg',1) # 读取图片(“图片路径”)
img_1 = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 转换成灰度图(图片, 颜色模式)
cv.imshow('gray',img_1) # 展示图片展示img_1为灰度图
cv.imshow('colour',img) # 展示图片展示img为彩色图
cv.waitKey(0) # 保存展示窗口打开
```
于是,我就不仅学会了如何转换灰度图,还学会了相关函数的用法。

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@@ -0,0 +1,15 @@
# 2.5 优雅的记笔记
Notion
Markdown
Typora
本节打算讲 markdown还没来得及写
感兴趣查查上面
看看下面教程
https://www.markdown.xyz/

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@@ -0,0 +1,12 @@
# 2.6 以理工科的方式阅读英语
作为一名理工科学生,也许英语并不是你的强势,但往往学习又难以避开英语。
![](static/G6zAbGrTKoBLsfxhmvHcUBVynpc.png)
下面提供一些英语阅读的方法:
1. <strong>学好英语(顺便过四六级)</strong>
2. 文档阅读:使用浏览器插件,例如:[沙拉查词](https://saladict.crimx.com/)、[划词翻译](https://hcfy.app/)。
3. Youtube 等视频网站的双语字幕 [languagereactor](https://www.languagereactor.com/)。
4. 实用翻译软件[复制即翻译](https://copytranslator.github.io/)。

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@@ -0,0 +1,35 @@
# 2.高效学习
author:zzm 邮箱 1264517821@qq.com
本章节更多的是纠正同学们开始实验前的一些误区以及提出一些建议。
同时为大家推荐一些有趣的工具。
但是首先各位需要了解几个名词
# RTFM
Read the friendly manual
# STFW
Search the "friendly" website
# 为什么不能直接告诉我?
因为本教程的目的除了让你学会知识以外,更重要的目的是教给你如何当一个合格的大学生。
一个合格的大学生理应具备独立解决问题的能力。
<strong>并且这是无论是学术界还是工业界都非常重视的基本素养</strong>
当遇到问题不是赶紧找个大神帮我,而是"我来试试 STFW 和 RTFM, 看能不能自己解决".
# 如果真的不知道怎么解决怎么办?
![](static/boxcnSmy1oqFO1glYIYGRZ9NhEb.jpg)
来细看看本章节的内容吧!
同时我们参考了很多上海交大生存指南:[https://survivesjtu.gitbook.io/survivesjtumanual/](https://survivesjtu.gitbook.io/survivesjtumanual/)

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# 补充:为什么不要用百度
相信大家都用过百度来搜索一些非技术问题, 而且一般很容易找到答案. 但随着问题技术含量的提高, 百度的搜索结果会变得越来越不靠谱. 坚持使用百度搜索技术问题, 你将很有可能会碰到以下情况之一:
- 搜不到相关结果, 你感到挫败
- 搜到看似相关的结果, 但无法解决问题, 你在感到挫败之余, 也发现自己浪费了不少时间
- 你搜到了解决问题的方案, 但没有发现原因分析, 结果你不知道这个问题背后的细节
你可能会觉得"可以解决问题就行, 不需要了解问题背后的细节". 但对于一些问题(例如编程问题), 你了解这些细节就相当于学到了新的知识, 所以你应该去了解这些细节, 让自己懂得更多.
如果谷歌能以更高的概率提供可以解决问题的方案, 并且带有原因分析, 你应该没有理由使用百度来搜索技术问题. 如果你仍然坚持使用百度, 原因就只有一个: 你不想主动去成长.
你或许会觉得翻阅手册太麻烦了, 所以可能会在百度上随便搜一篇博客来尝试寻找解决方案. 但是, 你需要明确以下几点:
- 你搜到的博客可能也是转载别人的, 有可能有坑
- 博主只是分享了他的经历, 有些说法也不一定准确
- 搜到了相关内容, 也不一定会有全面的描述
最重要的是, 当你尝试了上述方法而又无法解决问题的时候, 你需要明确"我刚才只是在尝试走捷径, 看来我需要试试 RTFM 了".