PingWest：从 2011 年 Larry Page 担任 CEO 以来，Google 可以说是重新设计了所有的移动端
产品，并逐渐统一了设计语言。你们究竟做了哪些事？
姜公略：我是 2012 年加入 Google 的，当时 Larry Page 的这套改革才刚刚实施不久。在他
以前，Google 不太重视设计，设计师非常少，所有的设计师都是在同一个团队里，他们分做不同的事 —— 一些人做这个项目，另一些人做另一个项目。这个过程中，人会不断地更换调动。
等到 Larry Page 上台以后，他大刀阔斧地砍掉很多产品，为了把 Google 打造成一个巨大平台这一愿景，Google 开始把每一个 Product Area 分清楚。比如说 Chrome、Android、Ads 和 Search 都成了不同的分支。这些分支内部都有一整套自我生态循环系统 —— 有自己的 Leader，他基本上可以独立地做决定，有 Engineer 的 VP，有 Product 的 VP，有 Design 的 Director …… 他们的工作都不需要同其他的产品做太多地交互，Larry Page 让他们尽量地保持独立工作，这保持了一个稳定的团队和各自产品线内完整、统一地设计语言，
PingWest：那不同产品线间的设计团队是怎样协同工作的呢？
姜公略：现在你可以看到，所有 Google 的产品都长得一样，无论是 Google+ 还是 Gmail，至少在桌面上，他们的按键、颜色、甚至 Button 的位置都高度统一，我们将这个 Style 叫做 Kennedy Style — — Google 专门成立了一个叫作 UXA 的组织来负责 Project Kennedy。这个组织不隶属于任何一个团队，专门负责定制设计标准。比如，他们会定制下拉菜单是什么样子的，搜索框是什么样子的，阴影是什么样子的，整套风格是什么样子的。
在他们定义的基础上，设计团队有一些其他的需求。比如，我们需要定义一些更复杂的产品，但UXA 此前没有定义。这样，我们就可能跟 UXA 进行沟通，看有没有必要为整个 Google 设计一个新的标准 ——如果只是我们团队对此有需求，我们会先定义一套标准，将其共享给 Google 内部，而如果别的团队也想做类似的东西，他们就会找到 UXA，来确保所有的产品能维持一致性。
PingWest：在某些阶段，iOS 版本和 Android 版本的 Google Apps 设计风格不同，而某些阶段又是相同的。比如目前 Google+ 在两个系统上的设计风格出入很大，但 Google Maps 则在上一次的界面改版时统一了风格。这是出于哪些原因？为什么两个平台产品推出的节奏不同？
姜公略：这是因为，这两个产品有不同的审核系统，iOS 有自己的一套 Guidline，header 和整套widget 的设计都要遵循 iOS 的标准；Android 也有自己的标准，包括确定按钮、弹出窗口全都是内部定制的。这两套标准决定了你的 App 大致的外观。而因为 Android 和 iOS 在系统本身的 UI 设计的风格和样式都不太一样，所以便造成了同样的 App 在不同的平台上会有不一样的表现。
对于 Google 而言，我们可能会先推出 iOS 的产品客户端，然后观察它的体验怎么样，再将其移植到 Android 上。但有的产品，比如说 Google Keep，它到现在都没有 iOS 版本的产品，这实际上是因为 Keep 这样的软体和 Google 的账户系统结合得很紧密，如果转移到 iOS 上，用户体验就会
下降很多，所以就放弃推出 iOS 版本。这背后，是出于 Google 没有一套公司竞争层面的策略，来对不同平台的产品进行控制，每个产品有自己的主导权，产品团队想怎么做就怎么做。
还有一个原因是互补。如果 iOS 本身就有功能方便的自带应用，Google 肯定不会推出类似功能的应用。比如说，Android 有 Google 自带的 Calendar，iOS 也有自己的 Calendar，Google 就不会另外再开发出一个 iOS 版本的 Calendar。iOS 的便签可以和 Gmail 同步，可以完成类似的
工作，Google 也就没有必要再做一个 Google Keep 了。
PingWest：Google 的移动应用有相对统一的设计，但 Android 系统与 Google 移动产品的设计语言却有出入。例如，Android 首席设计师 Matias Duarte 曾提到过在设计 Google Search 的搜索
框时，Google 考虑过是否该把搜索框改成 Android 的 holo style，但最后 Google 仍保留了搜索框，没有采用 holo style。这是 Android 设计团队与 Google 其他产品的设计团队的差异么？
姜公略：Google 的 Android 系统是由专门的团队在负责，有专门的 system design team。不久
后的 Google I/O 上，你们可能会看到一些东西 —— 也许它们会告诉我们未来两者结合的趋势。Chrome 和 Android 合并了以后，两套系统会趋于同质化，也就是说，Chrome、Android 和Google 自己的原生 App 在设计层面都会趋于同质化。
PingWest： Google 没有像苹果的 Jony Ive 那样有一个对设计有很大把控权的领导人物，设计团队会更加倾向于通过团队之间的分享交流来确定一个相似的设计语言。当设计团队之间意见不统一时，Google 是如何权衡设计方案的？一般来说，什么样的设计是更容易被多方接受的设计？
姜公略：Google 和苹果的差别在于公司的体系和产品都不太一样。比如说，Jonathon Ive 是苹果
旗帜性的一个人物，是设计的总负责人，所有的产品都要经过他的批准，但 Google 不存在这样的问题。比如说 Android 和 Google+ 这两个就是完全独立的体系，各自完成各自的工作，而且有独立的负责人。由于 Google 的产品数量特别多，也很难找到一个权威的人去管理所有的设计。
产品的设计风格和产品所需要的完成方式也是完全不一样的。
苹果最为人熟知的就是 iOS 和 OS X 这两套系统，对应的产品是 iPhone、iPad 和 Mac。Google 是完全不一样的，像 Gmail、Map、Google+、Android，他们之间没有太大的关联性且相对独立。基本上，每个产品都有自己的设计总监，由这位总监来负责这个产品的设计风格。各个产品的设计总监会定期地交流、开会，看看自己的产品和其他的产品之间有哪些是可以更多地进行协同工作的。
PingWest：Google 的设计师团队是怎样看待苹果的设计的？作为一名 Google 的交互设计师，你觉得 Google 和苹果在设计语言的风格、取捨等方面有什么不同？
姜公略：我们觉得现在唯一跟苹果类似的产品是 Android 和 iOS，剩下的产品没有任何交集。一家是做网路产品，一家是做硬体和系统，这两者之间的差别很大。Chrome OS 和 Macintosh 还没有任何可比性，这两者也不会被拿来比较。Android 和 iOS 的区别是一个是开放的，一个是封闭的。Android 在设计上的难度要比 iOS 大很多，当然效果是另当别论了。
PingWest：Android 的设计难度具体是指什么？
姜公略：Android 有很大的 flexibility。flexibility 越多，你要考虑的内容越多，这样你把所有的讯息聚合在一起的难度也越大。当然，业界仍然会觉得苹果的设计是最好的设计之一，但是现在Google 也是在迎头赶上。
PingWest：Google 觉得什么样的设计才是好的设计？
姜公略：好的设计主要取决于两方面。一方面是 visual（视觉），就是看起来好不好看；另一方
面是 usability（可用性），就是用起来好不好用。Google 的产品在很长一段时间里都是处于比较好用的状态，也就是在 usability 方面做得很不错。实际上这也是因为长时间以来，Google 聘用的都是交互设计师，我们设计团队里大概 90% 的人都是交互设计师。
这也是一个过渡的过程。最开始 Google 没有设计师，都是工程师，整套设计风格都是工程师搭建起来的。（他们）稍微有一点 usability 的 sense，但是这样还不够。后来 Google 聘用了一批交互设计师，比较强调 usability 的 sense，但是又没有太多的 visual 的 sense，他们是接近于纯艺术设计师和工程师之间的这么一个职位。所以说我们做的主要还是负责于把 usability 做好，把用户体验做好。在以前，visual 的部分是我们比较欠缺，或者说没有后来那么重视。
现在 Google 聘用了很多 visual designer，他们什么都不做，专门负责把东西做得好看。这部分人注重于做 UXA，（Google 认为）没有必要每一个产品都配一堆 visual designer。因为 Google 想要做的是让所有的产品都长得一样，所以只要设计出一套漂亮的系统给所有人用就可以了。
PingWest：现在设计师在 Google 扮演的是一个什么样的角色？Google 还会不会采用 A/B test 这类很技术的方法来确定设计方案？
姜公略：Google 有自己的一套 OKR（目标和关键结果），告诉我们应该遵循一套什么样的准则来
做事情。在以前的时候，Google 几乎没有把设计列入「做事准则」，但是现在无一例外地把设计放到了非常重要的位置。每个季度、每一年都有设计目标，我们要提供最好的体验。
在实施的过程中，Google 开始变得重视设计师的声音。比如说，我们要做一个东西，工程师可能会质疑我们为什么要做这个，我们会给出自己的理由。工程师以前有比较大的话语权，但现在我们
的「做事准则」已经制定出来了，所有人都要遵循准则做事情。
在万不得已的时候，我们会用 A/B Test。只有我们真的不知道答案的时候，我们才会让用户来告诉我们答案。但这种情况极其少见，两年的时间里我所经歷过的也就一两次，而且越来越少，大多数情况我们不会用这种方式来决定我们的产品该怎么做。
PingWest：Google 会在跨平台的设备上融入一些新的交互方式吗？比如现在我们已经看到了语音交互融入了很多跨平台的设备。
姜公略：我们会根据硬体的不同，交互设计会有一些不同的改变，比如手机上的捏合操作、桌面平台上的鼠标悬停都是不同平台独有的。Google 所有的产品都会用到语音交互，而且这套交互可以出现在很多地方。
PingWest：除了 Android，Chrome OS 也是 Google 的另一个核心，在这个操作环境下，设计语言和视觉风格会有不同么？
姜公略：这套系统跟 Chrome 的有点类似，因为他们是同一团队的。在 Android 和 Chrome 合并以后，我现在还没有看到什么设计上的合并。毕竟 Chrome OS 只为少数人所了解，大多数人还是只知道 Android。Android 现在的交互与 Chrome 是完全不一样的，一是系统不一样，二是两者的团队不一样。
如果设计风格统一以后，你可能分不清哪个是 Android，哪个是 Chrome OS 了。就像 Mac 已经扁平化的风格设计已经与手机一样了，所以这是所有做平台的公司所面对的大趋势，用户不必分清楚自己在哪个平台上，只要我们提供的体验是一致的就可以了。
原文地址：pingwest
作者：童滨
人人都是产品经理（https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html,）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台
美国Google
美国人教你这样用Google，你真的会变特工！！！（看了才感叹原来这么多年的GOOGLE 是白用了~这就是百度永远无法超越G的原因吧~） 来源：白一白的日志 大前提：英文Google→https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html, 第一篇 在搜索框上输入：“indexof/”inurl:lib 再按搜索你将进入许多图书馆，并且一定能下载自己喜欢的书籍。 在搜索框上输入：“indexof/”cnki 再按搜索你就可以找到许多图书馆的CNKI、VIP、超星等入口！ 在搜索框上输入：“indexof/”ppt 再按搜索你就可以突破网站入口下载powerpint作品！ 在搜索框上输入：“indexof/”mp3 再按搜索你就可以突破网站入口下载mp3、rm等影视作品！ 在搜索框上输入：“indexof/”swf 再按搜索你就可以突破网站入口下载flash作品！ 在搜索框上输入：“indexof/”要下载的软件名 再按搜索你就可以突破网站入口下载软件！ 注意引号应是英文的！ 再透露一下，如果你输入： “indexof/”AVI 另补上第二篇 用GOOgle看世界!!!只要你在GOOGLE里输入特殊的关键字,就可以搜到数千个摄象头的IP 地址!通过他你就可以看到其所摄的实时影象!! 在google里输入
inurl:"viewerframe?mode=" 随便打开一个,然后按提示装一个插件,就可以看到了!!! 再补上第三篇 三则黑客的Google搜索技巧简介 大家都知道，Google毫无疑问是当今世界上最强大的搜索引擎。然而，在黑客手中，它也是一个秘密武器，它能搜索到一些你意想不到的信息。赛迪编者把他们进行了简单的总结不是希望您利用他去攻击别人的网站，而是利用这些技巧去在浩如烟海的网络信息中，来个大海捞针，寻找到对您有用的信息。 如果您是一名普通网民，您可以使用黑客的技巧扩大自己的视野，提高自己的检索效率；如果您是一名网管，请您赶快看看您的网站是否做好了对下面黑客探测手段的防范措施，如果没有就赶快来个亡羊补牢，毕竟隐患胜于明火，防范胜于救灾；如果您是一名黑客，相信您早以在别的黑客站点上见过类似的方法，这篇文章对您没什么用处，这里的技巧对您是小儿科，菜鸟级！您可以节省宝贵的时间做更有意义的事情，这篇文章您不用看了，到别处去吧！ 基于上面的考虑我编发了这篇文章。 搜索URL 比如我们提交这种形式：passwd.txtsite:https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html, 看到了什么？是不是觉得太不可思议了！有很多基于CGI/PHP/ASP类型的留言板存在这种问题。有时我们得到密码甚至还是明码的！管理员或许太不负责了，或许安全防范的意识太差了，如果你是网络管理员，赶快检查一下不要让恶意攻击者捡了便宜。不要太相信DES 加密，即使我们的密码经过DES加密的密码，黑客们还是可以通过许多破解软件来搞定。 这次我们能得到包含密码的文件。“site:https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html,”意思是只搜索https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html,的URL。https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html,是一个网络服务器提供商。 同样，我们可以搜索一些顶级域名，比如：https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html,.jp.in.gr config.txtsite:.jp admin.txtsite:.tw 搜索首页的目录 首页是非常有用的，它会提供给你许多有用的信息。
基于深度卷积神经网络的图像分类
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 论文题目：基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 姓名: 高小宁 专业：控制科学与工程
基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要：卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果，但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较大的影响。为改善卷积网络的图像分类性能，本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论分析，并通过大量的对比实验，得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论分析及对比实验，本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络，并结合Batch Normalization、dropout等方法，在CIFAR-10数据集上取得了88.1%的分类精度，有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词：卷积神经网络，图像分类，Batch Normalization，Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, 88.1% classification accuracy is achieved on CIFAR-10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words:Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization,Dropout
GOOGLE收索(经典)
6》各国的黄页商务网，这大家又都知道。。关键是要挑精品。很多垃圾黄页，许多总结此类内容的同志。总是列举一堆，好坏都有，有的甚至都打不开网站。很费神。在这个我写几个很不错的，相信有一些大家都知道了。但方法是循环使用的，比如在黄页里找到了客户，你又可以用上几条我说的方法，把客户公司名称放到GOOGLE在搜索，又会出来惊喜。 a：http：//https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html,.pk/ 很不错的巴基斯坦黄页，有实在客户。打开后点business catalogue，进入后就输入产品名称搜索。会出来很多客户，这些客户要耐心的一个一个去点击查询，有很多有邮箱。当然没邮箱的也可把他们公司名称输入GOOGLE在搜索。 b：https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html,.au https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html, https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html, https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html, 不错的黄页 f. https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html,西班牙引擎 https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html,阿拉伯引擎 h.www.eniro.se 瑞典引擎 i. https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html,以美国为重点辐射部分国家引擎 j. www.goldenpages.be比利时 8有的网站只有提交表单没邮箱，，没关系。只要输入https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html, email. 有的就会出来，如果不行的话，就把WWW。扔掉用https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html, email 搜索，因为有时很奇怪，凭我的经验没有www.搜出的东西更多。 capacitor trade email -capacitor-trade-email 这个的意思是：电容，贸易邮件，而-电容-贸易-邮件就是不包括电容，贸易，邮件，需要三者同时出现才会被搜索出来，这样结果就会很精简，一般都是相关的东西，不会出现新闻或一些你不希望搜索到的，如果你想出口到美国，你可以加一个USA ，这样就会带USA的了，需要说明的就是- 最好不要超过三个
GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型
Going deeper with convolutions Christian Szegedy Google Inc. Wei Liu University of North Carolina,Chapel Hill Yangqing Jia Google Inc.Pierre Sermanet Google Inc. Scott Reed University of Michigan Dragomir Anguelov Google Inc. Dumitru Erhan Google Inc. Vincent Vanhoucke Google Inc. Andrew Rabinovich Google Inc. Abstract We propose a deep convolutional neural network architecture codenamed Incep-tion,which was responsible for setting the new state of the art for classi?cation and detection in the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge 2014(ILSVRC14).The main hallmark of this architecture is the improved utilization of the computing resources inside the network.This was achieved by a carefully crafted design that allows for increasing the depth and width of the network while keeping the computational budget constant.To optimize quality,the architectural decisions were based on the Hebbian principle and the intuition of multi-scale processing.One particular incarnation used in our submission for ILSVRC14is called GoogLeNet,a 22layers deep network,the quality of which is assessed in the context of classi?cation and detection. 1Introduction In the last three years,mainly due to the advances of deep learning,more concretely convolutional networks [10],the quality of image recognition and object detection has been progressing at a dra-matic pace.One encouraging news is that most of this progress is not just the result of more powerful hardware,larger datasets and bigger models,but mainly a consequence of new ideas,algorithms and improved network architectures.No new data sources were used,for example,by the top entries in the ILSVRC 2014competition besides the classi?cation dataset of the same competition for detec-tion purposes.Our GoogLeNet submission to ILSVRC 2014actually uses 12×fewer parameters than the winning architecture of Krizhevsky et al [9]from two years ago,while being signi?cantly more accurate.The biggest gains in object-detection have not come from the utilization of deep networks alone or bigger models,but from the synergy of deep architectures and classical computer vision,like the R-CNN algorithm by Girshick et al [6]. Another notable factor is that with the ongoing traction of mobile and embedded computing,the ef?ciency of our algorithms –especially their power and memory use –gains importance.It is noteworthy that the considerations leading to the design of the deep architecture presented in this paper included this factor rather than having a sheer ?xation on accuracy numbers.For most of the experiments,the models were designed to keep a computational budget of 1.5billion multiply-adds at inference time,so that the they do not end up to be a purely academic curiosity,but could be put to real world use,even on large datasets,at a reasonable cost. a r X i v :1409.4842v 1 [c s .C V ] 17 S e p 2014
Google_中英文版
Google Inc.is an American multinational corporation that provides Internet-related products and services, including internet search, cloud computing, software and advertising technologies. Advertising revenues from AdWords generate almost all of the company's profits. The company was founded by Larry Page and Sergey Brin while both attended Stanford University. Together, Brin and Page own about 16 percent of the company's stake. Google was first incorporated as a privately held company on September 4, 1998, and its initial public offering followed on August 19, 2004. The company's mission statement from the outset was "to organize the world's information and make it universally accessible and useful" and the company's unofficial slogan is "Don't be
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基于深度学习的图像识别进展百度的若干实践
语音搜索、图像识别等领域，涵盖几十项产品。今天，用户在百度平台上的几乎每个服务请求，都被深度学习系统所处理。 人工智能的特征之一是学习的能力，即系统的性能是否会随 着经验数据的积累而不断提升。所以，大数据时代的到来给人工智能的发展提供前所未有的机遇。在这个时代背景下，深度学习在包括图像识别等方面所取得的突破性进展并非偶然。 在百度的实践中，我们认识到深度学习主要在以下三个方面具有巨大优势： 1.从统计和计算的角度 看，深度学习特别适合处理大 数据。在很多问题上，深度学习 是目前我们能找到的最好方法。它集中体现了当前机器学习算法的三个大趋势：用较为复杂的模型降低模型偏差(model bias)，用大数据提升统计估计的准确度，用可扩展(scalable)的梯度下降 算法求解大规模优化问题。 2.深度学习不是一个黑箱 系统。它像概率模型一样，提供 一套丰富的、基于联接主义的建 模语言（建模框架）。利用这套语言系统，我们可以表达数据内在的丰富关系和结构，比如用卷积处理图像中的二维空间结构，用递归神经网络(Recurrent Neu-ral Network, RNN)处理自然语言等数据中的时序结构。 3.深度学习几乎是唯一的 端到端机器学习系统。它直接 作用于原始数据，自动逐层进行特征学习，整个过程直接优化某个目标函数。而传统机器学习往往被分解为几个不连贯的数据预处理步骤，比如人工抽取特征，这些步骤并非一致地优化某个整 体的目标函数。 让计算机识别和理解图像，是人工智能最重要的目标之一。尤其是在移动互联网时代，智能手机上的摄像头将人们日常看到 的世界捕捉下来，图像和视频数据暴增，造就了图像大数据时代。 概述：深度学习和图像识别 近年来在人工智能领域最受关注的，非深度学习莫属。自2006年吉奥夫雷·辛顿(Geoffery Hinton)等在《科学》(Science )杂 志发表那篇著名的论文[1]开始，深度学习的热潮从学术界席卷到了工业界。2012年6月，《纽约时报》披露“谷歌大脑(Google Brain)”项目，由著名的斯坦福大学机器学习教授吴恩达(Andrew Ng)和大规模计算机系统世界顶级专家杰夫·迪恩(Jeff Dean)共同主导，用1.6万个CPU 核的并行计算平台训练深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)的机器学习模型，在语音和图像识别等领域获得巨大成功。 国内方面，2013年1月，百度成立深度学习研究院，公司CEO 李彦宏担任院长。短短两年时间，深度学习技术被应用到百 度的凤巢广告系统、网页搜索、基于深度学习的图像识别进展：百度的若干实践 关键词：深度学习 图像分类 物体检测 都大龙 余轶南 罗 恒 等 百度公司
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01.谷歌阅读器(Google Reader)：网页版RSS阅读器，方便订阅，组织和分享新闻。有手机版。 02.个性化主页(iGoogle)：显示Gmail，日历，天气，新闻等等，多模板。 03.谷歌相册服务(Google Picasa)：提供照片的下载和编辑软件，用这个软件Email，上传，张贴照片到博客，也可以直接使用网络相册。 04.谷歌文件(Google Docs)：您不再需要桌面版的Office了，这个是谷歌的在线Office，你可以创建，发布，共享和协作在线文档和幻灯。 05.谷歌记事本(Google Notebook)：剪贴文本，图片和链接页面，可以保存，检索或共享。 06.谷歌桌面(Google Desktop)：桌面搜索，可以搜索你电脑里的电子邮件，计算机文件，音乐，照片，聊天和Web历史记录，和iGoogle类似，也安装小工具。 07.谷歌搭车(Google Ride Finde)r：交通搭乘查询服务，通过这个搜索工具，利用GPS 数据钩，通过Google地图，在14个美国城市连接出租车，轿车和公共汽车的搭车搜索。 08.谷歌公交(Google Transit):使用Google地图，告诉谷歌你在哪，要到哪，谷歌帮助你安排公共交通线路方案。 09.谷歌火星(Google Mars)：和谷歌地球类似，只是这个是火星而已。 10.谷歌天空(Google Sky)：在不夜城也可以看星星，你可以通过虚拟的太空望远镜，看行星，恒星，星系，卫星等等。 11.谷歌地球(Google Earth):下载一个吧，你就什么都知道了。 12.谷歌3D建模(Google SketchUp)：简单而有效的3D工具，Mac和PC都可以使用，建筑师，土木工程师，设计师，甚至是游戏开发商的方便工具。允许用户上传他们的模型到谷歌地球。 13.谷歌支付(Google Checkout):谷歌的支付宝，目前中国没有开通。 14.谷歌网络加速器(Google Web Accelerator)：类似于CDN的加速服务，利用谷歌在全球的服务器，缓存网站，让你访问速度倍增。 15.FeedBurner：转烧你的Feed，便于订阅，不怕当机。 16.搜索历史(Google Web History)：记录你的网页浏览记录，以供你搜索。 17.谷歌Base：可以存储文字，图片文件和网页的数据库，搜索结果显示在网页搜索，谷歌地图和产品搜索。 18.自定义搜索引擎(Google Co-Op):完善和分类搜索查询，创建定制的搜索引擎，搜寻专门信息。 Engine)::谷歌的云计算服务，相当于一种虚拟服务器，19.谷歌应用引擎(Google App Engine) 目前仅仅支持Python。 20.谷歌网站优化器(Google Website Optimizer)：检查您的网站，测试网站内容，帮助您创建最有效和最有利可图的广告，创造友好的界面，增加转换率。 21.谷歌浏览器同步(Google Browser Sync):通过互联网，同步FireFox的密码，书签，历史，标签，窗口到另外的电脑。 22.谷歌点击电话(Google Click-to-Call):这个是一个搜索结果页的广告系统，你可以免费打电话个做广告的公司，至少是谷歌付钱。你输入i的电话号码，你就可以和广告商通话。 23.谷歌页面生成器(Google Page Creator):简单的个人网页，提供简单的网页编辑器，100M空间，多种模板，有点象傻瓜建站。 24.Orkut社区:很红的巴西和印度社区，美国不流行。 25.Android手机操作系统：基于Linux的手机操作系统。 26.发短信到收集(Google Send to Phone)：通过FireFox插件发短信给自己。
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Towards Good Practices for very deep Two-stream convnets
a r X i v :1507.02159v 1 [c s .C V ] 8 J u l 2015 Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets Limin Wang 1 Yuanjun Xiong 1Zhe Wang 2Yu Qiao 2 1 Department of Information Engineering,The Chinese University of Hong Kong,Hong Kong 2 Shenzhen key lab of Comp.Vis.&Pat.Rec.,Shenzhen Institutes of Advanced Technology,CAS,China {07wanglimin,bitxiong,buptwangzhe2012}@https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html,,yu.qiao@https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html, Abstract Deep convolutional networks have achieved great suc-cess for object recognition in still images.However,for ac-tion recognition in videos,the improvement of deep convo-lutional networks is not so evident.We argue that there are two reasons that could probably explain this result.First the current network architectures (e.g.Two-stream ConvNets [12])are relatively shallow compared with those very deep models in image domain (e.g.VGGNet [13],GoogLeNet [15]),and therefore their modeling capacity is constrained by their depth.Second,probably more importantly,the training dataset of action recognition is extremely small compared with the ImageNet dataset,and thus it will be easy to over-?t on the training dataset. To address these issues,this report presents very deep two-stream ConvNets for action recognition,by adapting recent very deep architectures into video domain.How-ever,this extension is not easy as the size of action recog-nition is quite small.We design several good practices for the training of very deep two-stream ConvNets,namely (i)pre-training for both spatial and temporal nets,(ii)smaller learning rates,(iii)more data augmentation techniques,(iv)high drop out ratio.Meanwhile,we extend the Caffe tool-box into Multi-GPU implementation with high computa-tional ef?ciency and low memory consumption.We verify the performance of very deep two-stream ConvNets on the dataset of UCF101and it achieves the recognition accuracy of 91.4%. 1.Introduction Human action recognition has become an important problem in computer vision and received a lot of research interests in this community [12,16,19].The problem of action recognition is challenging due to the large intra-class variations,low video resolution,high dimension of video data,and so on. The past several years have witnessed great progress on action recognition from short clips [8,9,12,16,17,18,19]. These research works can be roughly categorized into two types.The ?rst type of algorithm focuses on the hand-crafted local features and Bag of Visual Words (BoVWs)representation.The most successful example is to extract improved trajectory features [16]and employ Fisher vector representation [11].The second type of algorithm utilizes deep convolutional networks (ConvNets)to learn video rep-resentation from raw data (e.g.RGB images or optical ?ow ?elds)and train recognition system in an end-to-end man-ner.The most competitive deep model is the two-stream ConvNets [12]. However,unlike image classi?cation [7],deep ConvNets did not yield signi?cant improvement over these traditional methods.We argue that there are two possible reasons to explain this phenomenon.First,the concept of action is more complex than object and it is relevant to other high-level vision concepts,such as interacting object,scene con-text,human pose.Intuitively,the more complicated prob-lem will need the model of higher complexity.However,the current two-stream ConvNets are relatively shallow (5convolutional layers and 3fully-connected layers)com-pared with those successful models in image classi?cation [13,15].Second,the dataset of action recognition is ex-tremely small compared the ImageNet dataset [1].For ex-ample,the UCF101dataset [14]only contains 13,320clips.However,these deep ConvNets always require a huge num-ber of training samples to tune the network weights.In order to address these issues,this report presents very deep two-stream ConvNets for action recognition.Very deep two-stream ConvNets contain high modeling capacity and are capable of handling the large complexity of action classes.However,due to the second problem above,train-ing very deep models in such a small dataset is much chal-lenging due to the over-?tting problem.We propose several good practices to make the training of very deep two-stream ConvNets stable and reduce the effect of over-?tting.By carefully training our proposed very deep ConvNets on the action dataset,we are able to achieve the state-of-the-art performance on the dataset of UCF101.Meanwhile,we ex-tend the Caffe toolbox [4]into multi-GPU implementation 1
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随便打开一个,然后按提示装一个插件,就可以看到了!!! 再补上第三篇 三则黑客的Google搜索技巧简介 大家都知道，Google毫无疑问是当今世界上最强大的搜索引擎。然而，在黑客手中，它也是一个秘密武器，它能搜索到一些你意想不到的信息。赛迪编者把他们进行了简单的总结不是希望您利用他去攻击别人的网站，而是利用这些技巧去在浩如烟海的网络信息中，来个大海捞针，寻找到对您有用的信息。 如果您是一名普通网民，您可以使用黑客的技巧扩大自己的视野，提高自己的检索效率；如果您是一名网管，请您赶快看看您的网站是否做好了对下面黑客探测手段的防范措施，如果没有就赶快来个亡羊补牢，毕竟隐患胜于明火，防范胜于救灾；如果您是一名黑客，相信您早以在别的黑客站点上见过类似的方法，这篇文章对您没什么用处，这里的技巧对您是小儿科，菜鸟级！您可以节省宝贵的时间做更有意义的事情，这篇文章您不用看了，到别处去吧！ 基于上面的考虑我编发了这篇文章。 搜索URL 比如我们提交这种形式：passwd.txtsite:https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html, 看到了什么？是不是觉得太不可思议了！有很多基于CGI/PHP/ASP类型的留言板存在这种问题。有时我们得到密码甚至还是明码的！管理员或许太不负责了，或许安全防范的意识太差了，如果你是网络管理员，赶快检查一下不要让恶意攻击者捡了便宜。不要太相信DE S加密，即使我们的密码经过DES加密的密码，黑客们还是可以通过许多破解软件来搞定。 这次我们能得到包含密码的文件。“site:https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html,”意思是只搜索https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html,的URL。https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html,是一个网络服务器提供商。 同样，我们可以搜索一些顶级域名，比如：https://www.360docs.net/doc/dd8244530.html,.jp.in.gr config.txtsite:.jp admin.txtsite:.tw 搜索首页的目录 首页是非常有用的，它会提供给你许多有用的信息。 我们提交如下的形式：
Inception V2-V3-V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点
Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点 上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1的网络结构，这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点。 GoogLeNet Inception V2 GoogLeNet Inception V2在《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》出现，最大亮点是提出了Batch Normalization方法，它起到以下作用： 使用较大的学习率而不用特别关心诸如梯度爆炸或消失等优化问题； 降低了模型效果对初始权重的依赖； 可以加速收敛，一定程度上可以不使用Dropout这种降低收敛速度的方法，但却起到了正则化作用提高了模型泛化性； 即使不使用ReLU也能缓解激活函数饱和问题； 能够学习到从当前层到下一层的分布缩放( scaling (方差)，shift (期望))系数。 在机器学习中，我们通常会做一种假设：训练样本独立同分布(iid)且训练样本与测试样本分布一致，如果真实数据符合这个假设则模型效果可能会不错，反之亦然，这个在学术上叫Covariate Shift，所以从样本（外部）的角度说，对于神经网络也是一样的道理。从结构（内部）的角度说，由于神经网络由多层组成，样本在层与层之间边提特征边往前传播，如果每层的输入分布不一致，那么势必造成要么模型效果不好，要么学习速度较慢，学术上这个叫InternalCovariate Shift。 假设：y为样本标注，X={x1,x2,x3,......}为样本x 通过神经网络若干层后每层的输入； 理论上：p(x,y)的联合概率分布应该与集合X中任意一层输入的联合概率分布一致，如：p(x,y)=p(x1,y)； 但是：p(x,y)=p(y|x)?p(x),其中条件概率p(y|x)是一致的，即p(y|x)=p(y|x1)=p(y|x1)=......，但由于神经网络每一层对输入分布的改变，导致边缘概率是不一致的，即p(x)≠p(x1)≠