3 个学习 C 算法和练习的推荐平台

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• aps是什么意思_不同的富士APS-C画幅微单区别在哪里，档次是怎么划分的？-X-A系列原本指的是富士的入门级微单，最大的特点是没有使用富士X-Trans™CMOS 传感器，目前在售的有两款，分别是XA5和XA7。 富士(FUJIFILM)X-A5/XA5 15-45套机 富士(FUJIFILM)X-A7/XA7 15-45套机 目前这两款相机都处于历史最低价附近，XA5套机2699元，XA7套机3999元。XA5就是一个标准的入门级相机，定位就是时尚小巧自拍，在2699这个价位不要对它的性能有太多的奢求。 XA7价格来到了3999元，这就很有意思了，富士把入门型的相机价格推到了4000元，并且提供了自拍翻转屏和4K30P视频录制，这样一款相机就很有性价比了。 XE3是老款的中端相机，价格和入门级的XA7是一样的，都是3999元，这两款相机如何做选择呢？XE3有着更多的按键意味着更好的操控，但屏幕不是自拍翻转屏所以这点不如XA7好用。 要注意的是XE3用的是富士独有的X-Trans™CMOS III传感器，XA7是普通的2400万像素传感器，你可以理解为X-Trans才是富士的精髓。 富士(FUJIFILM)X-E3 15-45套机 当然，买新不买旧，XA7的新功能和自拍翻转屏可能会更适合你。 XT200是富士专门针对vlog市场推出的相机，其实之前的XA7也可以拍摄vlog，但XT200是富士官方宣传中的第一款vlog相机。数码防抖+3.5mm 麦克风口+自拍翻转屏+无裁切4K30P，这些都是XT200的优势，但这款相机也是普通的2400万像素传感器，没有用富士独有的X-Trans，可能是从价格角度考虑做了阉割吧。 富士(FUJIFILM)X-T200/XT200 微单相机 Vlog相机 富士XT30是我认为富士性价比最高的微单照相机，注意我说的是照相机。理由很简单，因为从拍照角度来看XT30和XTXT3几乎没有明显差距，主要是操控差了一些、视频性能大幅削弱，但好歹也是个有着双波轮+曝光补偿波轮+快门速度波轮的相机，操控方面不会太差的。视频方面也有着超采4K 30P的规格，支持F-log输出。 可以这么说，如果你只拍照，那么XT30是富士微单中性价比最高的，视频方面XT30也不差，只不过没有专业的10bit和4K60P而已。 富士(FUJIFILM)X-T30/XT30 15-45套机 XT3和XT4得放在一起说，这两款相机其实都挺好，420 10bit 4K60P的专业视频模式基本代表了APS-C画幅的上限水平。XT4还提升了电池续航增加了五轴防抖，配上富士独特的胶片滤镜，不管是拍照还是拍视频都非常优秀。 不要觉得这两款相机贵，同价位里能做到4K60P的微单也就是M43画幅的GGHGH5S，最便宜的G9机身也要7000多，这APS-C画幅的XT3机身接近8000也算合理价格范围内。除此之外的4K60P机身只有13998的松下S5和15999的佳能R6了。 富士(FUJIFILM)X-T3/XT3 1855套机 富士(FUJIFILM)X-T4/XT4 微单相机 套机(18-55mm) B站更新4K视频投稿后有很多人想拍摄4K升格，在很长一段时间里富士XT3和XT4是最优选，毕竟兼顾视频和拍照，对焦也还算能用。 X-Pro3和X-Pro2这两款微单可以算是旁轴相机，是富士官方意义上的旗舰级相机。从用料做工操控按键角度来说的确是旗舰级别，但视频性能方面只有4K30P，价格却比XT3还贵，可能这就是旁轴情怀带来的溢价吧。 富士(FUJIFILM)X-Pro3 微单相机 机身 黑色 我在之前的文章里提过很多次，有一些相机属于如果你想买你压根不会看测评，如果你犹豫那么这款相机不适合你，为什么这么说，因为有一些比较小众的相机可能在性能上并不好，但独特的外形、操控、体积、传承赋予了它独特的定位。譬如富士X-Pro系列微单就是旁轴的电子化，理光GR传承大师的扫街理念，尼康DF的外形源自胶片时代的相机，这些相机就不是针对大多数消费者的，定位就是小众。所以我说喜欢就买，不要考虑什么性能规格。 X100系列相机是一款不可换镜头的等效35mm旁轴数码相机，从外形看就是经典的复古造型。这两款相机和X-Pro3一样，如果你喜欢那就买，别犹豫， 你在市场上找不到同类型的其他数码相机，徕卡Q是28mm，索尼RX1R系列是35mm但外形不够复古，X100系列就是独特的你没有其他选择。 那么X100F和X100V该如何选择呢？X100F的镜头很一般甚至算不上好，如果我没记错的话和初代的X100是同款镜头，X100V的镜头是全新制作的很棒，X100V的机身性能也和XTX-Pro3差不多。 富士(FUJIFILM)X100F 数码相机 旁轴 2430万像素 富士(FUJIFILM)X100V 数码相机 旁轴 2610万像素 还是那句话，这两款相机也是那种如果你喜欢那就毫不犹豫下单的类型，而且这两款相机也没有竞品。 以前不推荐富士的原因是原厂镜头太贵，现在唯卓仕给富士出了四款可以自动对焦的大光圈镜头，覆盖35到130mm的焦段，可以基本满足人像摄影爱好者的需求。拍风景的话国产很多镜头厂商都有富士卡口的手动镜头可以选择，从这个角度来说富士微单就非常值得入手了。 和友商竞品相比：

• 刘韧工作手册（2023年版）-17 共同学习，共同进步，搭建共识。一起工作的基础，是对彼此能力的认可，继续一起工作的基础，是能力的共同提高。共同进步的基础，就是共同学习，共同学习的基础，是看过同样的书。 年轻时，男女谈恋爱，双方世界观趋同，差距不大。后来，世界观逐渐拉大，对话成了鸡同鸭讲，我讲，你听不懂。你讲，我不感兴趣，甚至闹离婚，双方自然而然走不下去了。工作也一样，同事间如果差距越来越大，最终，无法一起工作。 我为了和别人搭建共识，会处心积虑向其推荐读书。听什么歌，观什么电影，看什么书，能在一定程度了解一个人。 有人说，金庸的书是文学。我说，那是娱乐。文学是“真、善、美”，首先是要“真”，就是情感真实。而在金庸的小说里，类似“九阴真经”、“葵花宝典”的秘籍是假的，小说里的人物寻得秘籍，一夜之间就能武功猛增……这样的情节，在现实中可能吗？生活中，漂亮的富家女黄蓉会爱上傻小子郭靖吗？金庸看多了，人会追求走捷径，工作生活“走捷径”会害死自己。 18 礼物，是人际交往中的情感润滑剂。互相送礼物，增进感情。不知道买什么，就买吃的。 英国人做客，会送主人红酒、鲜花和小卡片，回家后，会写感谢信。在新加坡，朋友们来家，常带些做好的熟食，大家一起吃。 2000年，我听说谷歌在办公室给员工备吃的。当时不太理解，后来才知道，“在一起吃”这个行为，有助于消除紧张和敌意，人更容易感到温暖和轻松，更愿意敞开心扉，是社交中增进感情的好方式之一。脸书新加坡总部，午餐，公司会请高级厨师做六种风格的菜，每一道菜都做的极好，甚至比五星级酒店的饭菜都好吃。他们的员工告诉我，根本不想回家，就想在公司吃饭。 19 坦诚，不装懂，打破沙锅问到底。想当然半天，不如简单试一下。要学会积攒各种低成本测试方法，并勤快地去试。超大额跨国汇款，先汇1元，测试路径是否畅通。没有招，没有策略库，一筹莫展。 有句古话，叫“以其昏昏，使人昭昭”。很多人对“学而优则仕”这句话的理解，是典型的“以其昏昏，使人昭昭”。这句话常被人解释为“学习好了就去当官”，若照此解释，下一句“仕而优则学”只能解释为“当官当好了就去学习”！这显然说不通。这里的“优”，不是“优秀”，而是“空闲”的意思。很多人不清楚，却到处教人解释这句话。 《水浒传》是中国版的黑帮小说，讲的是厚黑学，没有道德底线。梁山人为了拉扈三娘入伙，杀光了她全家，把原本是千金小姐，花容月貌的扈三娘指婚丑陋的王英。直到今天，《水浒传》常被解释为“侠义”。 在群里，遇到信口雌黄国学的人，我会问他们，论语中，第一句话“学而时习之不亦说乎”中的“习”是什么意思？很多人解释为“复习”。其实，繁体字中，“习”的写法是“習”，下面一个“白”，上面一个“羽”，指的是“雏鸟学飞”。意思是，雏鸟利用老鸟教的技巧，终于飞起来了。因此，“习”的本意是指老师手把手把心得教给你，让你学会了，有了收获和进步，绝不是指反复“复习”和“练习”的意思。  维特根斯坦说：“凡是可说的就要说清楚，凡是不可说的就该保持沉默。”别不懂装懂。 20   善待帮助你的人。一个人能否成功，要看有没有人愿意帮你。有多大成功，要看有多少人愿意帮你。 别人发现你出错了，提醒你，这些都是你所能得到的“举手之劳”的帮助，你知道了，能改掉，你容易成长。 如何做一个有很多人愿意帮你的人呢？ 首先，滴水之恩，当涌泉相报。每次收到礼物，我一定会表示感谢。 其次，得到帮助，一定要反馈。很多帮助不一定非得要你用物质来交换，可能仅仅是你要领情。我会记录所有受到的帮助，并广而告之。我写书时，会把帮助我的人都列举出来，这样做成本不高，但被提到的人会感动。 你们可以回忆一下，有多少人帮过你？如果脱口说出的人数越多，说明你离成功越近。要是发现世界上，愿意帮你的人只有父母，那就要反思了。（完） 刘韧商业写作通识

• 41 个下载免费 3D 模型的最佳网站-使用说明：使用权限可能因型号而异。因此，在下载文件之前，请仔细检查每个下载页面上的许可证和使用权限。 17. Clara.io Clara.io 是一个创建 3D 内容的全球平台，也是一个培养新 3D 艺术家的社区。Clara.io 提供+100，000个免费的3D模型，包括OBJ，Blend，STL，FBX，DAE，Babylon.JS，Three.JS格式，用于 Clara.io，Unity 3D，Blender，Sketchup，Cinema 4D，3DS Max和Maya。 使用说明：免费，标准和专业帐户仅供个人使用，如果您需要将 clara.io 用于商业用途，请与销售团队联系。 18. 3DExport 3DExport是一个市场，您可以在其中购买和销售用于CG项目的3D模型，3D打印模型和纹理。它提供15 +不同的3D格式供下载，如3DS MAX（.max），Cinema4D（.c4d），Maya（.mb，.ma），Lightwave（.lwo），Softimage（.xsi），Wavefront OBJ（.obj），Autodesk FBX（.fbx）等。它还提供15种不同的语言！ 使用说明：免费下载仅供个人和非商业用途。 19. 3D Warehouse 3D Warehouse是一个开放的库，允许用户共享和下载SketchUp 3D模型，用于建筑，设计，施工和娱乐！任何人都可以免费制作，修改和重新上传内容到3D仓库，您可以找到任何您能想到的东西，如家具，电子产品，室内产品等。 使用说明：3D Warehouse中的所有模型都是免费的，因此任何人都可以下载文件以用于SketchUp甚至其他软件，如AutoCAD，Revit和ArchiCAD。 20. CadNav.com CadNav是CGI平面设计师和CAD / CAM / CAE工程师的在线3D模型库，我们提供超过50000 +免费3D模型和CAD模型下载。在CadNav网站上，您可以下载高质量的多边形网格3D模型，3D CAD实体对象，纹理，Vray材料，3D作品，CAD图纸等。 使用说明：免费下载仅供个人和非商业用途。 21. All3dfree.net 就像网站名称一样，它提供免费的3D模型，还包括Vray材料，CAD块，2d和3d纹理集合，无需注册即可免费下载。它是不断更新的，因此您可以查找或请求3DS，MAX，C4D，skp，OBJ，FBX，MTL等格式的模型。 使用说明：所有资源均不允许用于商业用途，否则您将承担责任。 22. Hum3D 自2005年以来，Hum3D帮助来自3多个国家的80D艺术家节省3D建模时间，并制作逼真的3D模型，用于电影，视频游戏，AR应用程序和可视化。所有模型均由首席3D艺术家进行验证，他们检查其是否符合专业要求和最新的3D建模标准。 使用说明：免费下载仅供个人和非商业用途。 23. Artist-3D.com 艺术家-3D 库存的免费 3D 模型下载按通用类别排序。它为人体解剖学、汽车、家具、火箭、卫星等模型提供 AutoDesk 3DS Max 格式。您还可以在浏览他们的网站时找到教程和类似类型的建模。 使用说明：使用权限可能因型号而异。因此，在下载文件之前，请仔细检查每个下载页面上的许可证和使用权限。 24. 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• 探探应用实战解析：专为寻找附近异性与兴趣相投者设计" 用户需求与烦恼： 1. 身边异性朋友寥寥，扩大交友圈子无从下手 2. 初来乍到新城市，渴望交到本地朋友或异性知己 3. 遇到心仪对象，想提前了解彼此是否志趣相投 4. 对心动异性不敢主动搭讪，害怕被拒场面尴尬 产品界面： - a: 设置选项 - b: 主页 - c: 配对成功的通知 探探的核心功能： - 基于位置和兴趣标签，推荐附近的高匹配度陌生人，显示真人照片、基本信息（如昵称、年龄、职业、距离）、共同点（如通讯录好友、兴趣爱好）。 - 双方需同时向右滑动表示“喜欢”才能配对成功，可进行文字、表情、真心话问答、图片/视频等多种交流方式。 产品特点与独特之处： - 陌生人间的选择操作直观易懂，左滑忽略、右滑喜欢。 - 系统不会记录“喜欢”历史，仅当双方都喜欢才会成功配对并展开后续交流。 - 每个陌生人只会展示一次，确保每一次抉择都有决定性意义。 - 提供屏蔽手机联系人的功能，满足用户既想脱单又不愿让熟人知晓的需求，符合探探专注陌生人社交平台定位。 商业模式探讨：

• 简单易懂版 - 什么是粒子群算法(PSO)?" - PSO 是这样工作的: 想象一群小鸟寻找食物，它们会互相学习、竞争并跟随最优秀的伙伴。这就是模仿群体智慧（Swarm Intelligence,SI）的粒子群优化算法，由 Eberhart 博士和 Kennedy 博士创造，属于多智能体优化系统（MAOS）的一员。 - 数学背后的逻辑: - 每只“鸟”（粒子）依据邻居过去的发现来飞得更好： 1. 受到激励的好位置（Pbest） 2. 与附近伙伴的成绩对比 3. 阿婆姨领先者的模仿 - 模型简化来说，每个粒子像 D 维空间的理想点，按特定速度飞行，速度随自身经验和同伴表现实时调整。我们用 Xi 表示 D 个粒子的集合，其中 Pi 存储过最佳位置，Pg 是群体中最优的位置，Vi 是粒子的速度。 - 更新规则： - **速度更新**：有点像梯度下降法中的导数概念，但因鸟群数量大，能有效跳出局部最优区域，引导群体朝全局最优方向前进。 - **位置更新**：在固定的时间内，新移动的距离就是 Vi（即速度向量在单位时间内的累积效果）。 - 参数简述：粒子群算法涉及多个参数，如粒子数量、学习因子（影响对过去经验的重视程度）、加速常数（控制探索与利用之间的平衡），这些参数的选择会影响算法的实际性能和收敛速度。

• 深入理解机器学习(3)：KNN算法详解与C++实战实现 - K近邻算法的三个关键元素

• Grid++Report 锐浪报表开发常见问题解答集锦-报表设计  问：怎样在设计时打印预览报表？  答：为了及时查看报表的设计效果，Grid++Report 报表设计应用程序提供了四种查看视图：普通视图、页面视图、预览视图与查询视图。通过窗口下边的 Tab 按钮可以在四种视图中任意切换。在预览视图中查看报表的打印预览效果，在查询视图中查看报表的查询显示效果。如果在报表的记录集提供了数据源连接串与查询 SQL，在进入预览视图与查询视图时会利用数据源连接串与查询 SQL 从数据源中自动取数,否则 Grid++Report 将自动生成模拟数据进行模拟打印预览与查询显示。注意：在预览视图与查询视图中看到的报表运行结果有可能与在你程序中的最终运行结果有差异，因为在报表的生成过程中我们可以在程序中对报表的生成行为进行一定的控制。  问：怎样用 Grid++Report 设计交叉表？  答：Grid++Report 没有提供专门实现交叉表的功能，其它的报表构件提供的交叉表功能一般也比较死板和功能有限。利用 Grid++Report 的编程接口可以做出灵活多变，功能丰富的交叉表。示例程序 CrossTab 就是一个实现交叉表的例子程序，认真领会此例子程序，你就可以做出自己想要各种交叉表，并能提取一些共用代码，便于重复使用。  问：怎样设置整个报表的缺省字体？  答：设置报表主对象的字体属性，也就是设置了整个报表的缺省字体。如果改变报表主对象的字体属性，则没有专门的设置字体属性的子对象的字体属性也跟随改变。同样每个报表节与明细网格也有字体属性，他们的字体属性也就是其拥有的子对象的缺省字体。  问：怎样在打印时限制一页的输出行数？  答：设定明细网格的内容行的‘每页行数(RowsPerPage)’属性即可。另外要注意‘调节行高(AdjustRowHeight)’属性值：为真时根据页面的输出高度自动调整行的高度，使整个页面的输出区域充满。为假时按设计时的高度输出行。  问：怎样显示中文大写金额？  答：将对象的“格式(Format)”属性设为 “$$” 及可，可以设置格式的对象有：字段(IGRField)、参数(IGRParameter)、系统变量(IGRSystemVarBox)与综合文字框(IGRMemoBox)，其中综合文字框是在报表式上设格式。  问：能否实现自定义纸张与票据打印？  答：Grid++Report 完全支持自定义纸张的打印，只要在报表设定时在页面设置中选定自定义纸张，并指定准确的纸张尺寸。当然要在最终输出时得道合适的打印结果，输出打印机必须支持自定义纸张打印。Windows2000/XP/2003 操作系统上可以在打印机上定义自定义纸张，也可以采用这种方式实现自定义纸张打印。  问：怎样实现 0 值不打印？  答：直接设置格式串就可以，在“数字格式”设置对话框中选定“0 不显示”，就会得到合适的格式串。也可以通过直接录入格式串来指定 0 不显示，但格式串必须符合 Grid++Report 的规定格式。另一种实现办法是在报表获取明细记录数据时，在 BeforePostRecord 事件中将值为零的字段设为空，调用字段的 Clear 方法将字段置为空。  问：怎样实现多栏报表?  答：在明细网格上设‘页栏数（PageColumnCount）’属性值大于 1 即可。通过 Grid++Report 的“页栏输出顺序”还可以指定多栏报表的输出顺序是“先从上到下”还是“先从左到右”。  问：如何实现票据套打？  答：Grid++Report 为实现票据套打做了很多专门的安排：报表设计器提供了页面设计模式，按照设定的纸张尺寸显示设计面板，如果将空白票据的扫描图设为设计背景图，在定位报表内容的输出位置会非常方便。报表部件可以设定打印类别，非套打输出的内容在套打打印模式下就不会输出。  问：Grid++Report 有没有横向分页功能？  答：回答是肯定的，在列的总宽度超过打印页面的输出宽度时，Grid++Report 可以另起新页输出剩余的列，如果左边存在锁定列，锁定列可以在后面的新页中重复输出，这样可以保证关键数据列在每一页都有输出。仔细体会 Grid++Report 提供的多种打印适应策略，选用最合适的方式。Grid++Report 的多种打印适应策略为开发动态报表提供了很好的支持。  问：怎样实现报表本页小计功能？  答：定义一个报表分组,将本分组定义为页分组，在本分组的分组头与分组尾上定义统计。页分组就是在每页产生一个分组项，在每页的上端与下端都会分别显示页分组的分组头与分组尾，页分组不用定义分组依据字段。  报表运行  问：怎样与数据库建立连接?  答：如果在设计报表时指定了数据集的数据源连接串与查询 SQL 语句，Grid++Report 采用拉模式直接从数据源取得报表数据，Grid++Report 利用 OLE DB 从数据源取数，OLE DB 提供了广泛的数据源操作能力。如果 Grid++Report 的数据来源采用推模式，即 Grid++Report 不直接与数据库建立连接，各种编程语言/平台都提供了很好的数据库连接方式，并且易于操作，应用程序在报表主对象(IGridppReport)的 FetchRecord 事件中将数据传入，例子程序提供了各种编程语言填入数据的通用方法，对C++Builder 和 Delphi 还进行了专门的包装，直接关联 TDataSet 对象也可以将 TDataSet 对象中的数据传给报表。  问：打印时能否对打印纸张进行自适应？支持表格的折行打印吗?  答：Grid++Report 在打印时采用多种适应策略，通过设置明细网格(IGRDetailGrid)的‘打印策略(PrintAdaptMethod)’属性指定打印策略。(1)丢弃：按设计时列的宽度输出，超出范围的内容不显示。(2)绕行：按设计时列的宽度输出，如果在当前行不能完整输出，则另起新行进行输出。(3)缩放适应：对所有列的输出宽度进行按比例地缩放，使总宽度等于页面的输出宽度。(4)缩小适应：如果列的总宽度小于页面的输出宽度，对所有列的输出宽度进行按比例地缩小，使总宽度等于页面的输出宽度。(5)横向分页：超范围的列在新页中输出。(6)横向分页并重复锁定列。  问：如何改变缺省打印预览窗口的窗口标题？  答：改变报表主对象的‘标题(Title)’属性即可。   问：利用集合对象的编程接口取子对象的接口引用，但不是自己期望的结果。  答：Grid++Report中所有集合对象的下标索引都是从 1 开始，另按对象的名称查找对象的接口引用时，名称字符是不区分大小写的。   问：怎样在运行时控制报表中各个对象的可见性？即怎样在运行时显示或隐藏对象？  答：在报表主对象(GridppReport)的 SectionFormat 事件中设定相应报表子对象的可见(Visible)属性即可。  问：报表主对象重新载入数据，设计器中为什么没有反映新载入的数据？  答：应调用 IGRDesigner 的 Reload 方法。  问：怎样实现不进入打印预览界面，直接将报表打印出来？

• 计算机视觉中，究竟有哪些好用的目标跟踪算法（下）-快速变形主要因为CF是模板类方法。容易跟丢这个比较好理解，前面分析了相关滤波是模板类方法，如果目标快速变形，那基于HOG的梯度模板肯定就跟不上了，如果快速变色，那基于CN的颜色模板肯定也就跟不上了。这个还和模型更新策略与更新速度有关，固定学习率的线性加权更新，如果学习率太大，部分或短暂遮挡和任何检测不准确，模型就会学习到背景信息，积累到一定程度模型跟着背景私奔了，一去不复返。如果学习率太小，目标已经变形了而模板还是那个模板，就会变得不认识目标。(举个例子，多年不见的同学，你很可能就认不出了，而经常见面的同学，即使变化很大你也认识，因为常见的同学在你大脑里面的模型在持续更新，而多年不见就是很久不更新) 快速运动主要是边界效应(Boundary Effets)，而且边界效应产生的错误样本会造成分类器判别力不够强，下面分训练阶段和检测阶段分别讨论。 训练阶段，合成样本降低了判别能力。如果不加余弦窗，那么移位样本是长这样的： 除了那个最原始样本，其他样本都是“合成”的，100*100的图像块，只有1/10000的样本是真实的，这样的样本集根本不能拿来训练。如果加了余弦窗，由于图像边缘像素值都是0，循环移位过程中只要目标保持完整那这个样本就是合理的，只有目标中心接近边缘时，目标跨越边界的那些样本是错误的，这样虽不真实但合理的样本数量增加到了大约2/3(padding= 1)，即使这样仍然有1/3(3000/10000)的样本是不合理的，这些样本会降低分类器的判别能力。再者，加余弦窗也不是“免费的”，余弦窗将图像块的边缘区域像素全部变成0，大量过滤掉分类器本来非常需要学习的背景信息，原本训练时判别器能看到的背景信息就非常有限，我们还加了个余弦窗挡住了背景，这样进一步降低了分类器的判别力(是不是上帝在我前遮住了帘。不是上帝，是余弦窗)。 检测阶段，相关滤波对快速运动的目标检测比较乏力。相关滤波训练的图像块和检测的图像块大小必须是一样的，这就是说你训练了一个100*100的滤波器，那你也只能检测100*100的区域，如果打算通过加更大的padding来扩展检测区域，那样除了扩展了复杂度，并不会有什么好处。目标运动可能是目标自身移动，或摄像机移动，按照目标在检测区域的位置分四种情况来看： 如果目标在中心附近，检测准确且成功。 如果目标移动到了边界附近但还没有出边界，加了余弦窗以后，部分目标像素会被过滤掉，这时候就没法保证这里的响应是全局最大的，而且，这时候的检测样本和训练过程中的那些不合理样本很像，所以很可能会失败。 如果目标的一部分已经移出了这个区域，而我们还要加余弦窗，很可能就过滤掉了仅存的目标像素，检测失败。 如果整个目标已经位移出了这个区域，那肯定就检测失败了。 以上就是边界效应(Boundary Effets)，推荐两个主流的解决边界效应的方法，但速度比较慢，并不推荐用于实时场合。