enc

　　Read between the lies　　Of homespun advice　　Nothing that you say　　Let"s carry on here　　Seething day to day　　It"s not possible to fray　　View it crumbling, wait　　Please carry on here　　Let"s redesign the goings-on　　Hey optimism anyone?　　We believe the currency of love　　We believe the virgin falls in love　　Carefree, the beat"ll pass it on　　Please believe the currency of love　　Watch your vital signs　　Complete the no-holds guy　　Value of the advised　　Let"s carry on here　　Resupply　　Okay fine, maybe you"re right　　It"s so much more than I can take　　Please carry on here　　Let"s redesign the goings-on　　Hey optimism anyone?　　We believe the currency of love　　We believe the virgin falls in love　　Carefree, the beat"ll pass it on　　Please believe the currency of love　　Entertain you　　Rearrange you　　Forever claim you　　It"s demanding　　Not understanding　　But everlasting　　Let it soothe you　　Creep into you　　And all that moves you　　Cause you"re seeking　　Cause you"re needing　　So start believing　　We believe the currency of love　　We believe the virgin falls in love　　Carefree, the beat"ll pass it on　　Please believe the currency of love

Bwe owe a great deal to the science of medicine

nasty consequences恶劣后果

PCISlot1IRQPreference此选项用于设置PCISlot1插槽的中断请求线,当设置为【Auto】时,BIOS将会自动为PCISlot1插槽分配中断请求线。

科学

据传主唱Nattramn是一位精神病患者，他被抓入精神病院也是导致乐队解散的原因之一。他仇恨社会、人类，厌世，谣传不仅砍掉了自己的双手接上了猪蹄，(这显而易见是假的)还曾用斧头袭击过两位女子，企图让警察杀死他。乐队只发行了一张专辑《Death - Pierce Me》，主唱Nattramn就被抓到精神病院去了，实行强制管制，乐队随即摊痪。这张被人称颂为自杀黑历史上最佳的唱片（之一）的是Silencer的唯一一张专辑。由于乐队成员 Nattramn 和Leere 很少接受采访，也不举办现场和开设官方网站，所以关于他们的事情都很少有人知道。在一个电子邮件访谈中德国“Legacy”杂志认为 Nattramn 有严重的精神疾病。在他们的专辑“Death - Pierce Me” (2001, Prophecy Productions)中, Silencer复杂而精心编制的氛围黑金属，加上奇特的怪异人声绝对是一场极端金属的佳品。Death - Pierce Me是迄今为止最令我毛骨悚然的专辑, Silencer把厌世情绪宣泄到了极点, Nattramn那骇人的哭号实在令我不寒而栗, 听过这张专辑后,你也就会明白主唱Nattramn为何会被精神病院强行管制... , 而他的离开也直接导致了Silencer的解散. 有的人可能觉得Silencer不过是主唱带头一群精神病的乐队罢了, 确实! 不过不论Bethlehem 还是 Deinonychus, 从没有让我如此严肃的看待他们的音乐, 反观Silencer, 我会很严肃的聆听, 并保持一段距离. 这张专辑决不是休闲娱乐之佳品, 如果你想步Nattramn的后尘, 建议你深夜独自享用这张专辑, 反复聆听...某爱好者对专辑中令人毛骨悚然的唱腔的评价：那是灵魂被挤压出脊椎时发出的阵阵痉挛的，哀伤的嚎叫。那种痛是撕裂的，毁灭的，如同黑色的岩浆迎面扑来，瞬间填满身体，来不及伸手呼救便沉没了。于是一片死寂，像夜晚的海，表面上的平静难以掩饰底下暗潮的澎湃。猛然间一个巨浪一头撞在礁石之上，泛起无数美丽的水花，在清冷的夜空下化作一阵薄雾弥漫开来。可当做好一切准备，准备再次接受那份悲痛的洗礼的时候，Silencer又变得如此陌生，就像以前从没听过一样。他不再像初听时那么有力，那么撼人的心魄，他变得内敛起来，不再仰望着天空发出尖啸，而是有着一份厌恶，对生命的厌恶。所有肮胀的生灵们，愿你们在歌声里安息。再听Silencer的作品，发现原来有着那么多的灵魂的影子在其中——Shining, Bethlehem……一支支乐团独自行走在自己的领地，逐渐靠拢，汇聚，成为一支队伍，行走在这个茫茫的无助的世界。很有幸能听到这样的音乐，因为他唱出了积压在心底的东西，有时那东西是如此的难以平息。Death - Pierce Me专辑封面在发布了“Death - Pierce Me”后,主唱 Nattramn 被 Växjö 精神病医院强制收容了。在精神病院中他仍然坚持创作。不过在出院后，他所做的一些乐曲已经发生明显的转型，转向了比较正常的方向。Nattramn现在已经好转，在2010年从精神病院出院，现在可能住在 Växjo。2011，Nattramn出版了他的第一本书，Grishjärta (Pig"s Heart) ，里面收录了他近15年的作品，并有他的照片。 Death, Pierce Me (1998 Demo)Death - Pierce Me (2001)专辑歌曲：01. Death - Pierce Me02. Sterile Nails and Thunderbowels03. Taklamakan04. The Slow Kill in the Cold05. I Shall Lead, You Shall Follow06. Feeble Are You - Sons of Sion

Sterile Nails And Thunderbowel无菌钉和雷肠Vast Souls 无限的灵魂And Inhumans,那没人性的人类Bitten By Infected Jaws 像被感染的口颚所咬噬Abandoned Minds 被丢弃的思想And Corpses 还有尸体Lurking With Moulded Eyes 潜伏在发霉的眼睛里Lacerated Bodies 被撕裂的身体Without Mourners 没有哀悼者Nodding In Gallows 在恐惧中昏昏欲睡Crushed Skulls被粉碎的头颅Tasting The Fur舔舐着毛皮Of Dying Cats 这死去的猫Needles, Injecting Pain 针，注射进痛苦Flamable Skin 燃烧的皮肤And Deadly Thirst 还有着致命的饥渴Beyond Mind 超越思想Is Sleep To Be Found 在睡梦中被发现Leap, Leap, Leap, 跳动，跳动，跳动，Leap From Life, 跳出生命Leave Yourlife, 跳离你的生命Die With Me和我一起消亡mv我是没看太懂 他说的歌词我我也没听出来但是能看出是表现人类的贪婪 愚昧 可怕无可救药的欲望的吧 我觉得是

《Nature》《Science》《PNAS》《JAMA》这些都是国际顶级刊物但就《Nature》《Science》来说，他们是综合性刊物，更偏向通俗类科普读物；而子刊是更专业的，专门针对某一类别的研究。其中《Nature》是私人商业集团管理，《Science》是公益性的学会管理。就现在来讲，通过IF比较，某些子刊类的review甚至高于主刊，但综合来看，其实还是主刊更有影响力，毕竟刊登的是多方面的知识。对于这些20分以上的期刊，很难说谁比谁强，但Nature比其子刊难发是不争的事实，靠砸钱也许你能发个nature子刊（比如nature genetics），但是却发不了nature。同一篇文章是可能在其主刊和子刊以相同的名称发表的，因为《Nature》《Science》的出版周期很短，一周一刊，他会尽快的将研究成果展现出来，然后进一步通过子刊来深入介绍。还是不要想太多，一周一刊，前几年国内一年也就基本是100篇一下，研究生阶段看看就行，多学习，想法在这上面，几乎不可能。

Nature，Science和PNAS都是每周1刊。Cell是双周刊。

scienceadvances。目前《ScienceAdvances》在综合类期刊中排名第三，排在前两位的则分别是《Nature》和《Science》，可谓成绩惊人。根据最新JCR数据，《ScienceAdvances》2019年的影响因子是13点117，已连续三年上涨，预测未来仍有持续上涨的可能。

seminar是研讨会，专题讨论会的意思，workshop也是研讨会，专题讨论会的意思，两者的规模比较小，conference是会议，大会，规模比较大。类似的会议的单词很多，有时很难区分，如summit峰会；symposium研讨会；meeting会议；convention大会，会议；congress大会，议会，国会。……

用信号槽机制如果QPalette的颜色改变，发射信号。slot中既可以用stylesheet，应该也可以用palette。

你说的是哪个呢

买u200e的xencelabs Sleu200eek啊，这款数位u200e板可以满足灵敏度把控这些基本的功能配置，有独立遥控器、灯光调节等基础功能。

Павел меленчук-巴维尔·蔑连楚克2012年3月22日在广场“阿斯塔纳”阿拉木图的国际儿童艺术节“KINOTAVRIK.KZ”开幕仪式作为孩子们的陪审团和玛丽亚Kiseleva - 演员，歌手，模特，进行了音乐独奏”，并且和扎伊采夫与玛丽亚三人在《Kiseleva》节开幕对唱。取自他自己的博客并且在2012年也就是今年拍了两部连续剧Средство от смерти -死亡的手段 ，饰演的是叶戈尔（保罗Ryabinin的儿子）以及Хозяйка моей судьбы -我命运中的女主人，饰演的是费奥多尔.莫哈夫取自个人官网。

1. She sprained her ankle because she missed the step .2. we have not seen the Wangs for two or three weeks. They must have gone away for the summer holidays。3. when the girl secretaries at the doors, and the reporters grumbling and scribbling in their seats， the translators are in their booths。4. when we arrived at the bus stop, Our friends, who had started before us, promised that they would meet us, were nowhere to be seen。

Periodic sentence=圆周句（指主要意义至句尾才能明白的意思） 所以这题答案应该选D

loose sentence

periodic sentence掉尾句把重要的信息放在句子的未尾，一般是谓语部分，当然不一定全是如：At last, with no small difficulty, and after much fatigue, through deep roads and bad weather, we came to our journey"s end. 很明显句子的重点是we came....而他在句子的尾部，所以是掉尾句百度百科的解释如下：掉尾句就是中心意思放在句尾的句子。这种句子结构通常比中心意思放在句首，修饰语放在句尾的结构效果更好。作修饰语的成分，可以是词组，如介词词组和分词词组等；可以是状语从句，如条件状语从句、让步状语从句或时间、地点状语从句等；也可以是其它结构，如不定式结构等。因而要读完全句才能了解该句完整含义的句子结构；从语法上看，掉尾句是一个不可分割的语言单位。通俗地讲，“掉尾”即“吊胃口”，制造“悬念”，起到引人入胜、发人深思的作用。【范例分析】（1）.Although she was interested in music, she finally decided to study English.（2）.It is universally acknowledged that a single man in possession of a good fortune must be in want of（没有，需要）a wife.（3）.According to newspaper reports，after winning the Olympic gold medal for figure skating, she was offered a professional contract.（4）.In the nineteen-fifties, for reasons that were never revealed to me, for my relations with academic administration have often been somewhat painful, I was made a trustee(理事)of Redcliff College.（5）.John, office manager, staff supervisor, and report writer, is crucial to the company"s success in Beijing.上面的五个句子都是掉尾句，中心意思都放在了句末，只有读完才能明白全句的意思，使读者产生一种期待效应。例句2是由that引导的从句作真实主语，例句3主句前有两个介词短语作状语，例句1主句放在让步状语从句后，例句4的主句前有两个介词短语（后一个还包括由that引导的定语从句）以及一个由for引导的原因状语从句修饰。 例句5的主语后接了三个同位语。掉尾句的特点是把整句的主要部分（如复合句的主句或主句的主要部分）置于末尾处，形成整句的高潮，从而达到突出该部分内容的目的，所以，掉尾句属于一种修辞强调句。因此我们把掉尾句看成是比较正式的书面语，结构上没有固定模式，多数情况下是把较长的状语提前，而把较短的主句留到最后。Loose construction（松散句）【内容讲解】松散句是一种组织松弛的句子。它的组成部分可以比较自由地拆散，在句中的某些地方，可以随意停顿，而且语法上具有一定的完整性。中心意思放在句首，修饰语放在句尾。这种句子中心意思不突出，整个句子结构比较松散。松散句的特点是：自然、轻松、流畅、易懂。【范例分析】（1）.He was sitting before the fire in a large armchair when we entered.（2）.The course was not very difficult, although I didn"t receive a high grade.（3）. She was offered a professional contract after winning the Olympic gold medal for figure skating, according to newspaper reports.这三个句子都是把时间状语、让步状语以及介词短语后置，构成松散句。其实掉尾句与松散句各有千秋，交替使用可以增添节奏的变换，避免单调。【重点难点】大多数的松散句，不论是简单句还是复合句，都可以通过把状语或从句移动至句首的方法改成掉尾句。句首和句尾是突出中心思想的最佳位置。我们可以运用松散句和掉尾句来实现这一目的。此外还有许多其他的方法：如运用主动语态、巧妙重复关键词、用标点、单句将主要概念隔开以及使用简洁的文字等。例：松散句：Canada is certainly a less violent place than the United States, since in the U.S. a violent crime is committed every thirty-one seconds, compared with one every four minutes in Canada.掉尾句：Since in the U.S. a violent crime is committed every thirty-one seconds, compared with one every four minutes in Canada, Canada is certainly a less violent place than the United States.松散句：Don"t order spaghetti when you go to an important business lunch, where you must present a neat, efficient controlled image.掉尾句：When you go to an important business lunch, where you must present a neat, efficient controlled image, don"t order spaghetti.求采纳~~谢谢~~~

periodic sentence双语对照词典结果：periodic sentence[英][u02ccpiu0259riu02c8u0254dik u02c8sentu0259ns][美][u02ccpu026ariu02c8ɑdu026ak u02c8su025bntu0259ns]圆周句（指主要意义至句尾才明白的句子）; 如有不懂，请追问。 谢谢！

经济学模型有很多，没有确定的多少种。包括宏观经济学、微观经济学、国际经济学、流通经济学、计量经济学等等，各门课中都有许多相关的经济学模型。如生产模型，索洛模型，罗默模型，IS_ID模型、是IS-LM-BP模型，总需求-总供给模型和蒙代尔弗莱明模型等等。经济模型是一种分析方法，它极其简单地描述现实世界的情况。现实世界的情况是由各种主要变量和次要变量构成的，非常错综复杂，因而除非把次要的因素排除在外，否则就不可能进行严格的分析，或使分析复杂得无法进行。通过作出某些假设，可以排除许多次要因子，从而建立起模型。这样一来，便可以通过模型对假设所规定的特殊情况进行分析。经济模型本身可以用带有图表或文字的方程来表示。

enchantress和witch的区别两个单词词义差不多, 后者可以作动词.enchantressn. 妖妇，女巫witchn. 女巫，巫婆; <贬>讨人嫌的丑女人; 迫害的对象;vt. 施巫术

Currently，team work is of great significance in people"s life and study.However every corn has two sides.It has advantages as well as disadvantages. It"s no wonder that some people hold the opinion that team work does more good than harm.First and foremost,in terms of efficiency, with more people,we can finish a specified task more quickly.Besides,via team work, different person"s abilities will be made best use of.Last but not least,we have a chance to improve ourselves while cooperating with others. Nevertheless,critics don"t take it the same way.They claim that team work has more drawbacks.On the one hand,it is difficult for us to divide a work reasonably.On the other hand,if any member of the team doesn"t do his(her) work well,then the whole work will be held back. To sum up,whether team work has more merits or not,it"s depend on what work you are going to do.

你在调用*操作符的时候,参数可能是一个const类型的!而在你的定义中,参数是非const类型,编译器不确定你会不会修改参数的值,所以不会为你的const类型调用非const版本!我想应该是这样的,不知道能不能帮到你

proven experience in teamwork 在团队工作的经验

witness一般是指 目击证人proof 一般泛指证据evidence 是经过法医等专业人员鉴定的证据

一个见证，一个经历

【答案】：效率工资理论既是一个微观经济学考点，也是一个宏观经济学考点。当劳动市场面临信息不对称时，雇主可给员工支付高于均衡工资的工资水平来解决彼此存在的信息不对称。另外，效率工资理论被新凯恩斯学派用来解释工资黏性和失业的存在。 经济学中，效率工资是指雇主为了提高工人生产率而主动支付给雇员的高于市场均衡水平的工资。效率工资理论的基本观点认为，雇主必须把工资作为刺激雇员努力工作的手段。雇员在工作时候的努力程度决定了生产和经营的经济效率，如果员工积极性高，则生产的效率就高，反之亦然；而雇员工作时的努力程度又在很大程度上取决于雇员得到的报酬的高低。如果雇主给雇员支付的工资高于其他企业从事同种工作的雇员的工资水平，雇员就会认为自己的工作是有前途的“好工作”，并为了保持这份好工作而努力工作，这就有利于企业效率的提高。 根据效率工资理论，经济学家们得出结论，雇主除非迫不得已否则不愿意降低员工的工资，因为这不利于刺激工人的生产积极性。不但如此，社会上的工资水平总体上有不断上升的趋势。而且，高工资率还可以刺激产生高效率，效率的提高不可避免地引起对劳动的需求的下降，从而社会上失业的存在就是可以理解的。

是否齐全，分句之间的组合方式是否正确，连接词是否恰当，是否有“流水句（run-on sentences）”或“逗号拼凑句（comma splice）”，平行结构是 所谓“流水句”或“逗号拼凑句”，是指两个或多个主句之间不用连接词或错用标点连接起来。

talent是名词， 才能;天才的意思，形容词talentedtalence没这个单词。

candence用着顺手，入门容易。mentor感觉很别扭

时好时坏，不知道原因。。 貌似是不能一下子改那么小，得一点点改小。

1.设计流程应该是这样的：先画元理图，原理图中没有的封装需新建。然后再建立缺少的PCB封装，原理图画好后导入PCB，根据结构进行布局布线。2. MPC850这个原理图封装需自己建，我找了下也没找到。电阻电容的封装库里自带的有，我安装的这个版本封装在rf_comp_lib里边，自带的封装建的比较难看，如果你手上有别人画的原理图，可以COPY过来。 HDL这个原理图用的公司比较少，建议熟悉下ORCAD软件，ORCAD使用的公司很多。3. 网上应该没有元器件库，每个公司根据自身的生产情况所建的封装焊盘大小有时是不一样的，但是也可以通用。网上有个自动生成ALLEGRO封装的软件，你可以搜下ALLEGRO自动生成封装然后下载。另外你安装完ALLEGRO后有自带一些常用的封装，在你安装的路径下边的sharepcbpcb_lib里边，例如我安装在D:CadenceSPB_15.5.1sharepcbpcb_lib4. FLASH焊盘就是花焊盘，也叫散热焊盘，是多层板内层通过过孔同其他层连接的方式，有时焊盘同铜皮的连接也使用。采用花形，是因为金属化中工艺的要求。在allegro 里又叫Flash Pad，是指过孔或元件引脚与铜箔的一种连接方式。其目的有几个，一是为了避免由于元件引脚与大面积铜箔直接相连，而使焊接过程元件焊盘散热太快，导致焊接不良或SMD 元件两侧散热不均而翘起。二是因为电器设备工作过程中，由于热涨冷缩导致内层的铜箔伸缩作用，加载在孔壁，会使孔内铜箔连接连接强度降低，使用散热焊盘即可减少这种作用对孔内铜箔连接强度的影响。我们在内层出负片的时候才使用FLASH焊盘，正片的时候不使用。5. 建议你换个版本，15.2版本确实有点老了，用15.5.1的版本更好些。也学学最新的16.5，毕竟新版的软件有它好用的一方面。有时间多上专业的PCB论坛与人多沟通，而且论坛上面有很多资料可以学习。另外，仅仅画PCB还是不够的，应该多补充SI,EMC方面的知识，将来能够就自己设计的PCB上进行信号仿真，以保证设计质量。

首先，器件的封装包含了丝印层（silkscreen）和装配层（assembly） 这两层有一定的区别。你说的外框是指丝印层。在Display-color/Visbility中的 Board Geometry和 Package Geometry中开启。

cadencespb16对系统要求很低，2G内存，双核的CPU，装个XP照样跑得很快。建议：建议考虑系统或软件安装的问题。

Cadence Allegro SPB（下简称“Allegro SPB”）是目前应用最广泛的高速电路设计软件之一，Allegro SPB 16.3是当前最新的版本。相比以前的版本，Allegro SPB 16.3在设计小型化、HDI约束驱动流和3D显示方面得到了很大加强，使用户设计起来更加直观和高效。《Cadence Allegro SPB 16.3常用功能与应用实例精讲》首先系统精练地介绍了Allegro SPB 16.3的常用功能，然后全面展示原理图、PCB，以及仿真设计的综合流程和应用方法。全书共4篇18章，具体内容安排如下。第1篇（第1章~第4章）为Allegro SPB 原理图设计，介绍了Allegro SPB系统配置与安装、Design Entry CIS原理图设计平台，以及制作原理图元件封装和原理图设计规范及其实例。读者通过学习，可以熟悉和掌握Allegro SPB原理图设计的技能。第2篇（第5章~第14章）为PCB布板设计，系统介绍了PCB Editor布板设计环境、元件PCB的封装制作及其实例、建立电路板图、约束管理器及约束设置、PCB布局技术及其实例、铺铜技术及其实例、PCB布线技术及其实例、PCB后续处理、设计输出，以及高速PCB设计总结。这是本书最核心的内容，也是重点和难点。为了便于读者巩固理解，书中通过穿插大量实例讲解寓讲于练。第3篇（第15章~第16章）为PCB板仿真，主要介绍了仿真前准备，以及SI仿真环境及其主要技术，便于读者布板后的仿真实现。第4篇（第17章~第18章）为SPB电路设计综合实例，通过DSP数字视频处理系统、DSP及FPGA的图像处理卡实例，综合应用Allegro SPB的设计技术。读者通过学习，可以举一反三，设计水平快速提高，实现从入门到精通。《Cadence Allegro SPB 16.3常用功能与应用实例精讲》所有实例的原理图文件免费下载，方便读者学习和使用。本书适合计算机、自动化、电子及硬件等相关专业的大学生，以及从事Allegro SPB设计的科研人员使用。与同类型书相比较，本书的主要特色如下。（1）边讲边练，实用性强。结合大量实例介绍Allegro SPB的常用功能、设计流程和设计思路，读者学习轻松且容易上手。（2）通过两个经典高速电路实例综合应用Allegro SPB设计技术，汇集讲解原理图、PCB及仿真设计全过程，直线提高读者电路设计的综合能力。（3）穿插介绍大量Allegro SPB 工程经验与操作技巧，帮助读者解决设计中遇见的实际问题，拓宽知识视野并巩固学习效果。《Cadence Allegro SPB 16.3常用功能与应用实例精讲》由何勇、孙宏海和刘明编写，参与编写工作的还有汪龙祺、周九飞、赵汶、唐清善、邱宝良、李宁宇、严剑忠、黄小宽、付军鹏、金平、徐春林和谢正义等，在此一并向他们表示感谢！由于时间仓促，加之作者的水平有限，书中难免存在一些不足之处，欢迎广大读者批评和指正。

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区别如下：CadenceSPB是CadenceDesignSystemsInc旗下用于PCB板级设计的EDA软件,是一套PCB板级设计完整解决方案,涵盖了从原理图设计到PCB设计以及生产加工装配输出的整个流程。Sigrity是Cadence公司推出一块电路仿真软件,其功能强大,操作简单,且具有不错的精度。适用于初学者学习并用于实际项目中SI/PI的仿真。

不是，应用不一样，一个是基于晶体管级的设计。一个是基于板级即芯片级的设计

全称：Cadence Allegro Silicon Package Board Cadence Allegro平台所需的关键技术，以建立从IC制造、封装和PCB的一整套完整设计流程。Cadence Allegro可提供新一代的协同设计方法，以便建立跨越整个设计链 ——包括I/O缓冲区、IC、封装及PCB设计人员的合作关系。Cadence公司着名的软件有：Cadence Allegro；Cadence LDV；Cadence IC5.0；Cadence orCAD等。功能强大的布局布线设计工具——Allegro PCB，它是业界领先的PCB 设计系统。Allegro PCB 是一个交互的环境，用于建立和编辑复杂的、多层印制电路板。Allegro PCB 丰富的功能将满足当今世界设计和制造的需求。针对目标按时完成系统协同设计，Cadence Allegro平台使能协同设计高性能的集成电路、封装和印制电路板的互连，降低成本并加快产品上市时间。Cadence Allegro系统互连平台能够跨集成电路、封装和PCB协同设计高性能互连。应用平台的协同设计方法，工程师可以迅速优化I/O缓冲器之间和跨集成电路、封装和PCB的系统互联。该方法能避免硬件返工并降低硬件成本和缩短设计周期。约束驱动的Allegro流程包括高级功能用于设计捕捉、信号完整性和物理实现。由于它还得到Cadence Encounter与Virtuoso平台的支持，Allegro协同设计方法使得高效的设计链协同成为现实。

这和mutex没直接关系，你只是触发对已经删除的函数的调用了。比如mutex的operator=

http://www.up-front-works.jp/http://www.up-front-works.jp/artistlistindex.html

原来Ali有个双胞胎姐姐or妹妹Melissa，其实死的是她，而正是Ali杀死她的，所以后来A曾写道“Ali killed Ali”。Melissa精神有问题，一直都被关在治疗中心里。一次她回家后，趁着Ali这四个朋友要偷Ali的什么旗的机会，有机会假扮Ali，后来真正的Ali被关到治疗中心，而这么多年与四个人做朋友的其实Melissa。而且原著中，他们四个好友没有剧中这么美艳，Melissa成功假扮Ali后，与她非常火辣性感的好友们一一再见，并且与这四个朋友最为要好。一个是运动员lesbian的Emily，一个是不喜欢小镇男生和老师搞暧昧的Aria，一个是追求完美（有点像Bree）、学校活动达人、嫉妒姐姐的Spencer，一个是微胖的想要变popular对Ali曲意逢迎的Hana。几年后，Ali有机会从治疗中心回家一次，发现了Melissa对自己生活所作的一切，再加上之前是由于四个朋友偷旗子导致自己被人顶替，心生恨意，杀死了Melissa并且开始一系列行为。。。中途四人之一发现了谁是A，但竟然在即将告诉所有人时发生了意外失去记忆。那个发信息的A 是Mona也就是那个华裔的女孩Hanna（金发减肥那个）的跟班跟H一起偷东西的那个 M在无意中发现了A的日记（A有写日记的习惯）A的日记记录了很多事情非常详细所有的秘密包括自己的 至于M为什么要假扮A这么害美女们 是有原因的首先M与Jenna（瞎的那个）是好朋友 那天美女们去放火的时候 M也在现场 她正好去看J不过因为她想给J一个惊喜因此她躲了起来 后来看到事发经过她憎恨美女们于是M去就告诉了自己父母 但是她的父母并不相信她 他们觉得她是在妒忌A（A是小镇最美的女孩 前面剧情里已经说过了吧）M去告诉J 但是J并不信她 并且告诉她所有的一切都是自己的弟弟T干的并且T已经自首了（这里有个伏笔）大家都知道A威胁T让他帮他们顶罪 为什么T会愿意这么做呢 这就是这个伏笔其实当时A会在仓库里放火是和J商量好的 因为J长期和自己的弟弟有不正常的关系 J很憎恶自己的弟弟想要报复 于是A就和J说好了在放火结果T不在J自己瞎了 这也就是为什么J不信M的话的原因 因为事实是怎么样的她很清楚 但是她不能说而A也正是以他们那种不正常关系来威胁T 让他帮她们顶罪的M是个比较自卑的女孩并且她也有心理问题 这个大家通过前面剧情里 她叫Aria（和老师在一起的那个）和Ali 但是她们却装作没听到不理她（就是发现爸爸有小三的那段回忆里）还有她和Hanna一起偷东西 就能发现 她很想成为A那样的女孩 漂亮成为众人的目光所在 所以她通过日记知道秘密之后 就开始跟踪美女们了解他们现在的情况 然后化身为A 开始了她的计划……最后是以M的身份被H揭穿 后来M死亡结束这个应该是小说的结局，但是美剧一般和小说都是不一样的，所以电视剧的结局肯定和这不一样吧

没感觉？

frenchvanilla翻译成中文是法国香草的意思。一粒粒的是不是咖啡豆啊。如果是咖啡豆的话就要先研磨成粉状，然后可以用咖啡机来煮。或者是咖啡壶。不能直接用水冲饮的。

量子科学是在传统物理无法解释光的波粒二象性的时候提出的。帮助传统物理解释现有世界。包括弦理论，也是为了解释世界上自然现象而产生的。随着人类对大自然认识的不断深化，很多科学结论越来越不容易直接观测，而过去的物理理论也表现出适用范围上的局限。这些新理论大多都是在这样的背景下诞生的。

上节 讲了量子计算机的原理，这节我们来讲第七代加密法—— 量子加密 。 和其他加密法最大的不同是，其他加密法的原理只使用了数学，而它不但使用了数学，还使用了物理中的量子理论。 也许正是因为背后有两大靠山，所以它是目前为止最强的加密法，就算是量子计算机也很可能无法破解。 量子加密既然是数学和物理结合的产物，那么我们先说说数学原理的部分。 其实你不会陌生，数学原理就是单次钥匙簿密码法。 如果你还记得，这种加密法无法破解的前提是，要求钥匙完全随机，而这个要求又是几乎不可能在现实中应用的。因为本来真正的随机数就很难获取，退一万步说，就算有了真正的随机数列，传送钥匙的环节也没法保证完全安全。 最保险的方法只能是双方带着一堆保镖，当面交换钥匙簿，还得保证保镖里没有特工。 而量子加密的无法破解，不仅是理论上无法破解，而且实施过程中还能抵御住绝大部分特工类型的破解。 听着很完美，只不过设备制造的环节困难极大。我们先来说，量子加密是怎样做保密通信的数学过程吧。 第一步：爱丽丝给鲍勃传送一串光子，其中每一位光信息都用0和1来标注。具体什么算0，什么算1，是有两套测量方法——甲套和乙套。这两种不同的测量方法，对同一个信号的测量结果是不同的。 第二步：鲍勃收到光信息后开始测量，就测量每个光信息位到底是0还是1。不过鲍勃并不知道爱丽丝那边说的0或者1，到底是按甲方法测的还是乙方法测的。但没关系，鲍勃对每个光信号都随意选用一套方法来测出每个光信号到底是0还是1，就可以了。 所以鲍勃有的时候测出来的结果，肯定是跟爱丽丝发出来的约定相符的，可有的时候测出来的结果又是不符的。不过这都没关系，测完了再说。 第三步：毕竟鲍勃有一部分是测错的，所以这时候两个人必须打一个电话。这个电话完全不用保密，谁想窃听都可以。 爱丽丝和鲍勃在电话里都说什么呢？就是针对每个信号，到底使用了哪套测量方法。这通电话里就是按照顺位，依次说出测量的方法。第1个信号是用甲方法测的还是乙方法测的，第2个顺位用了甲还是乙，第3个顺位用了甲方法还是乙方法……所有这些测量方法，由爱丽丝告诉鲍勃。 第四步：鲍勃听完爱丽丝的这通电话之后，就对照刚刚自己瞎蒙着测的结果，也要回复爱丽丝。回复的具体内容就是，自己哪几位的测量方法蒙对了。 对鲍勃来说，自己之前测错的那些不管，把测对的那几位挑出来，这串数字就可以作为他的钥匙。 对爱丽丝来说，因为鲍勃告诉了她哪几位他选对了测量方法，所以爱丽丝也可以把鲍勃选对的那串数字也挑出来。 这个时候两人挑出来的那串数字是完全相等的，而因为完全相等，所以就可以作为两人的钥匙了。它既是鲍勃的钥匙，也是爱丽丝的钥匙。 整个过程中，钥匙并没有在额外的步骤中单独传输。他们在电话里说一说，自己分别回去数一数，就能得到同样的钥匙。 之所以钥匙一样，也是数学原理上保证的，咱们不用纠结于数学原理的细节。 既然没有单独的钥匙传送环节，所以特工就很难下手。 另外，因为鲍勃和爱丽丝都是随机瞎蒙着选用甲套或乙套这两种测量方式的，所以两个人恰巧都用了同一种方法的序列挑出来的东西，也是随机序列，也就是说钥匙是完全随机的。 到这里，钥匙既不用额外的传输，而且本身又是完全随机的，这下就满足了单次钥匙簿加密法，并且改进了传送钥匙的薄弱环节。所以，实际操作时可行性就高了很多。 就算中间有伊芙窃听了他们的那通电话，伊芙也没法判断到底哪几位应该挑出来当钥匙，因为她不知道鲍勃那边针对每个光子位测量的结果是什么。现在，还有一种窃听途径——比如说伊芙知道窃听电话没用，那就干脆直接窃听光缆上的信息。这样怎么办呢？ 这也不用担心。 首先，光缆上的信息本来就是单次钥匙簿加密的，就算在使用过程中不遵守随机的原则，暴露了一些特征，也不用担心。因为在量子通信中，还会增加一个确认环节，来判断光路上有没有人窃听。 这是怎么实现的呢？其实就是我们前面说的物理特性。 因为人对光的测量会改变光原有的量子态，伊芙窃听光缆，其实就相当于在双缝干涉实验时，在两道缝前又添加了两个探测器，这时候幕布上明暗条纹就会不见了。 也就是说，爱丽丝和鲍勃只要发现幕布上的图案变了，就知道有人在窃听了。只要发现有人窃听，他们就切换到其他线路上，那条被窃听的线路就废掉了。这是量子加密又一个新功能。 在真实的应用下，伊芙窃听会导致鲍勃收到的信息有错误。但怎么知道有错呢？ 其实他跟爱丽丝打个电话，核对一下解码出来的原文就可以了。 那你说，核对原文那不就整个都泄密了吗？不怕的。 只需要随机从鲍勃收到的消息中，挑选几个字母核对一下是否一致就可以了。只要有一个不对，就说明这条光缆上有特工窃听。 核对的量大概占原文的多少呢？有这么一个数字可以参考。 假如从1075个字符里随意挑出75个，如果这75个都是一样的话，基本就能保证这条信息是安全的。 为什么说基本呢？ 因为还存在很小很小的概率是它被窃听了。但因为这75个双方都是一致的，所以窃听的概率就大概小于一万亿分之一，所以还是非常可信的。第一次真实的量子加密系统，是1988年在IBM的实验室做出来的。 它的甲套乙套测量方法，是使用光的偏振方向来呈现量子态。用上下偏振代表甲套测量方法，用左右偏振代表乙种测量方法。当时两台计算机只相隔30cm，通信成功了。 理论和实践同时胜利，之后的改进主要就体现在两台计算机的通信距离上。 1995年，日内瓦大学可以做到相聚23公里完成量子加密通信。 2012年的时候，咱们国家潘建伟团队把这个数字推进到了一百公里这个级别。现在这个团队正在尝试用空间轨道上的卫星和地面接收站间，实现量子加密信息的传输，距离就已经摸到千公里的级别。 只不过实验中符合条件的光量子态数量实在太少，只有几个到十几个数位，远远不能承载信息的正文，所以到目前为止，量子加密只适合给钥匙加密。如果你要问，量子加密是不是已经在实际使用了？ 很有可能是。据说白宫和五角大楼已经安装了量子通信系统，并且已经投入使用。如果美国可以这样做，世界其他发达国家，包括中国的那些机要部门，很可能也已经部署了量子加密。 但是在加密解密的技术细节讲解上，我们不得不以量子加密的原理，作为这个模块的结尾了。 因为密码学这个学科天生和其他学科不同—— 我们能从公开渠道获取的相关信息，一定是这个行业最顶尖的人允许我们看到的。很多技术细节，很多故事今天都还在保密机构中锁着，需要等上30年后《保密法》约定的期限过了，才能公之于众。 所以，就在我们谈论量子加密和量子计算机时，说不定已经有很多新进展，有很多坚固的密码已经被破解，很多国家的情报机构正在偷着乐，也有很多做出突出贡献的人却注定要被埋没。 这一切都需要时间和机遇，让他们今后出现在密码学的历史舞台上。如果你要问量子加密的不可破解，是不是在重复上千年来那些加密解密的故事呢？会不会几百年之后，技术发展到我们现代人无法理解的地步的时候，量子加密也会被破解呢？ 我的答案是——大概率说破解不了。这一天，可能永远也等不到。 因为如果量子加密能被破解，就说明在量子理论中，出现了一种对量子态测量后还不改变量子态的方法，而这是违反量子力学基本原理的。 量子力学是物理学的基础理论，虽说只要是理论，就一定有被证伪的那一天，但这种证伪更可能是一种改进。 就像我们先知道地球是个球体，然后才知道赤道方向的直径比南北极方向的直径多了120多公里，也就是说它不是完美的圆球，而是一个椭球体，只不过椭得实在太微弱了，肉眼都看不出来。就是这样一种程度的证伪，而不是某一天突然发现地球是正四面体的那种程度的证伪。 这种黑白颠倒的证伪，在量子力学基础理论上是永远不可能发生的。 量子力学的基本理论，是从1905年到今天，被无数实验拷打、锤炼活下来的。如果量子加密可以破解，就说明目前所有量子力学结论都是错的。 这种错的剧烈程度，就好像突然某一天发现地球是正四面体那样。如果真的是这样，整个物理学都得重写。 我相信这一天永远不会到来

量子理论，量子科学

Drive 是指 Driveway, 一般是指私家车道，路是弯弯曲曲的！440 Science Drive, Suite 300 Madison, WI 53711美国 威斯康星州 麦迪逊市 科学车道 门牌440, 300 室，邮编： 53711【外面的牌子显示，这座4层大楼有 7家企业】

CADENCE的psm封装转成ad的封装，方法如下：方法一：打开AD，File---ImportWizard---NEXT---选AllegroDesignFiles---NEXT---Add（需要转AD的.brd文件）---NEXT有的.brd是可以直接转为AD的，经常使用，也有时会碰到无法转的，就要使用方法二，将“.brd”转为“.alg”，在使用AD转换。方法二：1、建立一个新的文件夹，放置需要转换的“.brd”文件。2、将“Allegro2AlTIum.bat”及“AllegroExportViews.txt”文件从AD安装目录下的System目录里面找到，拷贝到新建的文件夹中。3、用记事本打开“Allegro2AlTIum.bat”，将文件里面的“extracta.exe%1”中的“%1”改成当前目录下的brd文件名字和后缀（如：***.brd），将“%1.alg”中的“%1”修改成brd文件的名称（如：***），然后在”extracta.exe“前加上它的路径（如：F：CadenceCadence_SPB_17.4-2019 oolsinextracta.exe），此处文件名称和路径中不能有空格和非法字符，保存文档，关闭。

第一个conference ：卡冷粉词第二个strand ：s砖的第三个 inquisitive ：ind亏思滴服

Innocence中文意思：天真无邪歌词：WakingupIseethateverythingisok睁开双眼我发现一切如期上演Thefirsttimeinmylifeandnowit"ssogreat我的生活从未如此美好呈现SlowingdownIlookaroundandIamsoamazed放慢脚步环顾四面我感到惊艳Ithinkaboutthelittlethingsthatmakelifegreat那些让生活美好的细节我开始看见Iwouldn"tchangeathingaboutit我不会让它改变Thisisthebestfeeling这感觉毫无缺陷Thisinnocenceisbrilliant,这份纯真如此迷人Ihopethatitwillstay我希望它留存Thismomentisperfect,完美的一瞬pleasedon"tgoaway,请就此停顿Ineedyounow现在是我需要你的时候AndI"llholdontoit,我会深深留住这感受don"tyouletitpassyouby别让它从你身边溜走Ifoundaplacesosafe,notasingletear这片空间很安全我不再有泪眼Thefirsttimeinmylifeandnowit"ssoclear我的生活从未如此清晰呈现FeelcalmIbelong,I"msohappyhere不再狂躁开始留恋这是我的乐园It"ssostrongandnowIletmyselfbesincere强烈的震撼现在我让自己变得诚虔Iwouldn"tchangeathingaboutit我不会让它改变Thisisthebestfeeling这感觉毫无缺陷Thisinnocenceisbrilliant,这份纯真如此迷人Ihopethatitwillstay我希望它留存Thismomentisperfect,完美的一瞬pleasedon"tgoaway,请就此停顿Ineedyounow现在是我需要你的时候AndI"llholdontoit,我会深深留住这感受don"tyouletitpassyouby别让它从你身边溜走It"sthestateofblissyouthinkyou"redreaming命运的眷顾让你以为这是梦幻It"sthehappinessinsidethatyou"refeeling而你真切感到幸福的浸染It"ssobeautifulitmakesyouwannacry如此美丽令你不禁泪眼潸然It"sthestateofblissyouthinkyou"redreaming命运的眷顾让你以为这是梦幻It"sthehappinessinsidethatyou"refeeling而你真切感到幸福的浸染It"ssobeautifulitmakesyouwannacry如此美丽令你不禁泪眼潸然It"ssobeautifulitmakesyouwanttocry如此美丽令你不禁泪眼潸然Thisinnocenceisbrilliant,这份纯真如此灿烂itmakesyouwanttocry令你不禁泪眼潸然Thisinnocenceisbrilliance,这份纯真如此珍贵pleasedon"tgoaway请不要消退CauseIneedyounow因为现在是我需要你的时候AndI"llholdontoit,我会深深留住这感受don"tyouletitpassyouby别让它从你身边溜走Thisinnocenceisbrilliant,这份纯真如此迷人Ihopethatitwillstay我希望它留存Thismomentisperfect,完美的一瞬pleasedon"tgoaway,请就此停顿Ineedyounow现在是我需要你的时候AndI"llholdontoit,我会深深留住这感受don"tyouletitpassyouby别让它从你身边溜走 给我分，(*^__^*)嘻嘻……

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的确是不一样的。以下是我用两种方法对一张图片做的差值。解决方案暂时没有想到。建议还是只用一种读取方式。[[[254 1 0][254 1 0][254 1 0]...[ 0 0 4][ 0 255 3][ 0 0 1]] [[ 0 0 0][255 1 0][ 0 0 0]...[ 0 255 2][ 0 255 2][255 1 0]] [[ 0 0 0][254 0 1][ 0 0 0]...[ 0 0 2][ 0 255 2][ 0 0 0]] ... [[ 0 0 0][ 0 0 0][ 0 0 0]...[ 0 0 0][ 0 0 0][ 0 0 0]] [[ 0 0 0][ 0 0 0][ 0 0 0]...[ 0 0 0][ 0 0 0][ 0 0 0]] [[ 0 0 0][ 0 0 0][ 0 0 0]...[ 0 0 0][ 0 0 0][ 0 0 0]]]

就我理解null的问题主要有以下几个:1。双重含义。null可以理解为"空"，也可以理解为"无效"的。所以你拿着一个会返回null的函数，如果对系统的实现没有深刻的理解，你会难以确定是否应该立刻处理掉(无效值)，比如说赋个默认值或是抛异常，还是把null值继续往后面传递(合法的空值)。这时一般人的选择是继续往下传，毕竟如果在现场处理，你就有责任搞清楚后续程序的具体实现与意图，而这与你手上的任务往往没有直接关系。2。由于1，往往导致爆NPE的位置与实际出问题的位置相隔十万八千里。而你在处理NPE时，首要任务还是需要搞清楚这个null是无效值还是有效空值。还多了一种情况，有可能是上游的程序员脑抽忘了赋值，也可能是错误地进入了不会为其赋值的分支。也就是说，你还得搞清楚这是"故意的无效值"还是"无意的无效值"。3。由于存在"无意的无效值"这种可能，你在检查上游逻辑时，甚至不能完全相信程序来倒推当时的意图。因为既然出现了"无意的无效值"，说明该程序员没有正确地用程序实现其意图。举个栗子，你发现上游程序进入了一个没有为变量赋初值的分支，你会难以判断是程序走错了分支，还是虽然进入了正确的分支，但该分支的实现忘了为其赋初值。所以如果你希望找到最合理的修复位置，你就必须去问原来的程序员本人(如果他还记得)或者搞清楚该位置的原始需求(如果能找到文档)。否则你就无法判定你的修复会不会是"两个错误相加得到一个正确"。由于以上几点，导致合理解决NPE需要付出大量的时间。以至于有些程序员(例如我自己)看到NPE就有生理反应(具体表现为头痛胸闷胃抽筋)，所以我在团队里一贯要求不要在程序中主动抛出NPE，你根据实际情况抛个IllegalStateException或者IllegalArgumentException会没那么吓人。就算一定要抛(毕竟这种东西我不能强制)，一定要传个好看的message，不能抛空message的NPE出来吓人。这点是硬性规定，否则过不了代码审查。目前在语言层面(用nullable标注来注释接口属于IDE层面)的null替代方案有:1。函数内对于无效值尽量抛异常。特别地，在Java里应该使用专门的自定义Checked Exception。不过这种方案，对于经常出现无效值且较常用(有性能需求或在代码中经常使用)的函数并不适用。

一、特征点（角点）匹配图像匹配能够应用的场合非常多，如目标跟踪，检测，识别，图像拼接等，而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了，所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系，从而确定两幅图像的位置关系。角点匹配可以分为以下四个步骤：1、提取检测子：在两张待匹配的图像中寻找那些最容易识别的像素点（角点），比如纹理丰富的物体边缘点等。2、提取描述子：对于检测出的角点，用一些数学上的特征对其进行描述，如梯度直方图，局部随机二值特征等。检测子和描述子的常用提取方法有：sift，harris，surf，fast，agast，brisk，freak，brisk，brief/orb等。3、匹配：通过各个角点的描述子来判断它们在两张图像中的对应关系，常用方法如 flann等。4、消噪：去除错误匹配的外点，保留正确的匹配点。常用方法有KDTREE，BBF，Ransac，GTM等。二、SIFT匹法的提出为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点，SIFT的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹式：取一幅图像中的一个SIFT关键点，并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T，则接受这一对匹配点。因为对于错误匹配，由于特征空间的高维性，相似的距离可能有大量其他的错误匹配，从而它的ratio值比较高。显然降低这个比例阈值T，SIFT匹配点数目会减少，但更加稳定，反之亦然。Loweratio的阈值为0.8，但作者对大量任意存在尺度、旋转和亮度变化的两幅图片进行匹配，结果表明ratio取值在0. 4~0. 6 之间最佳，小于0. 4的很少有匹配点，大于0. 6的则存在大量错误匹配点，所以建议ratio的取值原则如下:ratio=0. 4：对于准确度要求高的匹配；ratio=0. 6：对于匹配点数目要求比较多的匹配；ratio=0. 5：一般情况下。三、常见的SIFT匹配代码1、vlfeat中sift toolbox中的vl_ubcmatch.c使用的是普通的欧氏距离进行匹配（该SIFT代码贡献自AndreaVedaldi）。2、Lowe的C++代码中使用的是欧氏距离，但是在matlab代码中为了加速计算，使用的是向量夹角来近似欧氏距离：先将128维SIFT特征向量归一化为单位向量（每个数除以平方和的平方根），然后点乘来得到向量夹角的余弦值，最后利用反余弦（acos函数）求取向量夹角。实验证明Lowe的办法正确率和耗时都很不错。同样，也可以采用knnsearch函数求最近点和次近点：knnsearch采用euclidean距离时得到的结果与lowe采用的近似方法结果几乎一致，正好印证了模拟欧氏距离的效果。3、Rob Hess的OpenSIFT采用了KDTREE来对匹配进行优化。4、CSDN大神v_JULY_v实现了KDTREE+BBF对SIFT匹配的优化和消除错误匹配：从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法- 结构之法 算法之道 - 博客频道 - CSDN.NET。5、OpenCV中features2d实现的SIFT匹配有多种matcher：VectorDescriptorMatcher，BFMatcher（Brute-force descriptor matcher），FernDescriptorMatcher，OneWayDescriptorMatcher，FlannBasedMatcher 等等。目前只知道采用knnsearch，提供了多种距离度量方式，具体区别不懂。

我用的是4.0的版本的，我用的时候在头文件加了#include<opencv2/xfeatures2d.hpp>using namespace cv::xfeatures2d;

到底是使用还是实现，实现的话直接看opencv的源码就好了。使用的话方法不一，传送门：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/08/2384843.html

这几天继续在看Lowe大神的SIFT神作，看的眼花手脚抽筋。也是醉了！！！！实在看不下去，来点干货。我们知道opencv下自带SIFT特征检测以及MATCH匹配的库，这些库完全可以让我们进行傻瓜似的操作。但实际用起来的时候还不是那么简单。下文将对一个典型的基于OPENCV的SIFT特征点提取以及匹配的例程进行分析，并由此分析详细的对OPENCV中SIFT算法的使用进行一个介绍。OPENCV下SIFT特征点提取与匹配的大致流程如下：读取图片-》特征点检测（位置，角度，层）-》特征点描述的提取（16*8维的特征向量）-》匹配-》显示其中，特征点提取主要有两个步骤，见上行黄子部分。下面做具体分析。1、使用opencv内置的库读取两幅图片2、生成一个SiftFeatureDetector的对象，这个对象顾名思义就是SIFT特征的探测器，用它来探测衣服图片中SIFT点的特征，存到一个KeyPoint类型的vector中。这里有必要说keypoint的数据结构，涉及内容较多，具体分析查看opencv中keypoint数据结构分析，里面讲的自认为讲的还算详细（表打我……）。简而言之最重要的一点在于：keypoint只是保存了opencv的sift库检测到的特征点的一些基本信息，但sift所提取出来的特征向量其实不是在这个里面，特征向量通过SiftDescriptorExtractor 提取，结果放在一个Mat的数据结构中。这个数据结构才真正保存了该特征点所对应的特征向量。具体见后文对SiftDescriptorExtractor 所生成的对象的详解。就因为这点没有理解明白耽误了一上午的时间。哭死！3、对图像所有KEYPOINT提取其特征向量：得到keypoint只是达到了关键点的位置，方向等信息，并无该特征点的特征向量，要想提取得到特征向量就还要进行SiftDescriptorExtractor 的工作，建立了SiftDescriptorExtractor 对象后，通过该对象，对之前SIFT产生的特征点进行遍历，找到该特征点所对应的128维特征向量。具体方法参见opencv中SiftDescriptorExtractor所做的SIFT特征向量提取工作简单分析。通过这一步后，所有keypoint关键点的特征向量被保存到了一个MAT的数据结构中，作为特征。4、对两幅图的特征向量进行匹配，得到匹配值。两幅图片的特征向量被提取出来后，我们就可以使用BruteForceMatcher对象对两幅图片的descriptor进行匹配，得到匹配的结果到matches中，这其中具体的匹配方法暂没细看，过段时间补上。至此，SIFT从特征点的探测到最后的匹配都已经完成，虽然匹配部分不甚了解，只扫对于如何使用OPENCV进行sift特征的提取有了一定的理解。接下来可以开始进行下一步的工作了。附:使用OPENCV下SIFT库做图像匹配的例程123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778// opencv_empty_proj.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include opencv.hpp>#include features2d/features2d.hpp>#includenonfree/nonfree.hpp>#includelegacy/legacy.hpp>#includeusing namespace std;using namespace cv;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){const char* imagename = "img.jpg";//从文件中读入图像Mat img = imread(imagename);Mat img2=imread("img2.jpg");//如果读入图像失败if(img.empty()){fprintf(stderr, "Can not load image %s ", imagename);return -1;}if(img2.empty()){fprintf(stderr, "Can not load image %s ", imagename);return -1;}//显示图像imshow("image before", img);imshow("image2 before",img2);//sift特征检测SiftFeatureDetector siftdtc;vectorkp1,kp2;siftdtc.detect(img,kp1);Mat outimg1;drawKeypoints(img,kp1,outimg1);imshow("image1 keypoints",outimg1);KeyPoint kp;vector::iterator itvc;for(itvc=kp1.begin();itvc!=kp1.end();itvc++){cout<<"angle:"<angle<<" "<class_id<<" "<octave<<" "<pt<<" "<response<<endl;}siftdtc.detect(img2,kp2);Mat outimg2;drawKeypoints(img2,kp2,outimg2);imshow("image2 keypoints",outimg2);SiftDescriptorExtractor extractor;Mat descriptor1,descriptor2;BruteForceMatcher<L2> matcher;vector matches;Mat img_matches;extractor.compute(img,kp1,descriptor1);extractor.compute(img2,kp2,descriptor2);imshow("desc",descriptor1);cout<<endl<<descriptor1<<endl;matcher.match(descriptor1,descriptor2,matches);drawMatches(img,kp1,img2,kp2,matches,img_matches);imshow("matches",img_matches);//此函数等待按键，按键盘任意键就返回waitKey();return 0;}

解决思路如下：sift匹配分为两部分，第一部分，sift特征点检测； 第二部分，sift对特征点进行描述。 我建议你用harris或者其他的特征点提取方法做第一部分，这样检测的特征点可能会多些。希望能够帮到你~

openCV的SIFT()不能用，版权问题，只需回退opencv的版本即可。 pip uninstall opencv-python pip uninstall opencv-contrib-python pip install opencv_python==3.4.2.16 pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 然后再打开一次python环境即可运行sift = cv2.SIFT()

你可以去 OpenCV论坛上看看。希望能帮到你！

算法效果比较博文 用于表示和量化图像的数字列表，简单理解成将图片转化为一个数字列表表示。特征向量中用来描述图片的各种属性的向量称为特征矢量。 参考 是一种算法和方法，输入1个图像，返回多个特征向量（主要用来处理图像的局部，往往会把多个特征向量组成一个一维的向量）。主要用于图像匹配（视觉检测），匹配图像中的物品。 SIFT论文 原理 opencv官网解释 实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。 其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。 对现实中物体的描述一定要在一个十分重要的前提下进行，这个前提就是对自然界建模时的尺度。当用一个机器视觉系统分析未知场景时，计算机没有办法预先知道图像中物体的尺度，因此我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述，获知感兴趣物体的最佳尺度。图像的尺度空间表达指的是图像的所有尺度下的描述。 KeyPoint数据结构解析 SURF论文 原理 opencv官网解释 SURF是SIFT的加速版，它善于处理具有模糊和旋转的图像，但是不善于处理视角变化和光照变化。在SIFT中使用DoG对LoG进行近似，而在SURF中使用盒子滤波器对LoG进行近似，这样就可以使用积分图像了（计算图像中某个窗口内所有像素和时，计算量的大小与窗口大小无关）。总之，SURF最大的特点在于采用了Haar特征以及积分图像的概念，大大加快了程序的运行效率。 因为专利原因，OpenCV3.3开始不再免费开放SIFTSURF，需要免费的请使用ORB算法 ORB算法综合了FAST角点检测算法和BRIEFF描述符。 算法原理 opencv官方文档 FAST只是一种特征点检测算法，并不涉及特征点的特征描述。 论文 opencv官方文档 中文版 Brief是Binary Robust Independent Elementary Features的缩写。这个特征描述子是由EPFL的Calonder在ECCV2010上提出的。主要思路就是在特征点附近随机选取若干点对，将这些点对的灰度值的大小，组合成一个二进制串，并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子。文章同样提到，在此之前，需要选取合适的gaussian kernel对图像做平滑处理。 1：不具备旋转不变性。 2：对噪声敏感 3：不具备尺度不变性。 ORB论文 OpenCV官方文档 ORB采用了FAST作为特征点检测算子，特征点的主方向是通过矩（moment）计算而来解决了BRIEF不具备旋转不变性的问题。 ORB还做了这样的改进，不再使用pixel-pair，而是使用9×9的patch-pair，也就是说，对比patch的像素值之和，解决了BRIEF对噪声敏感的问题。 关于计算速度： ORB是sift的100倍，是surf的10倍。 对图片数据、特征分布的一种统计 对数据空间(bin)进行量化 Kmeans 边缘：尺度问题->不同的标准差 捕捉到不同尺度的边缘 斑点 Blob：二阶高斯导数滤波LoG关键点(keypoint)：不同视角图片之间的映射，图片配准、拼接、运动跟踪、物体识别、机器人导航、3D重建 SIFTSURF

// 导入OpenCV模块var cv = require("opencv");// 读取图像var img1 = cv.imread("/sdcard/img1.jpg");var img2 = cv.imread("/sdcard/img2.jpg");// 创建SIFT检测器对象var sift = new cv.FeatureDetector("SIFT");// 检测图像中的关键点和描述符var keypoints1 = sift.detect(img1);var keypoints2 = sift.detect(img2);var descriptors1 = sift.compute(img1, keypoints1);var descriptors2 = sift.compute(img2, keypoints2);// 创建FLANN匹配器对象var matcher = new cv.Matcher("FlannBased");// 对两幅图像中的关键点进行匹配var matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2);// 筛选出最优的匹配结果var bestMatches = matcher.filterMatches(matches, 0.75);// 在两幅图像中绘制匹配结果var output = new cv.Mat();cv.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, bestMatches, output);// 保存匹配结果图像cv.imwrite("/sdcard/matches.jpg", output);以上代码中，我们使用了AutoJS的require()函数导入OpenCV模块，并使用cv.imread()函数读取了两幅图像。然后，我们创建了一个SIFT检测器对象，并使用它检测了两幅图像中的关键点和描述符。接着，我们创建了一个FLANN匹配器对象，并使用它对两幅图像中的关键点进行了匹配。最后，我们筛选出了最优的匹配结果，并使用cv.drawMatches()函数在两幅图像中绘制了匹配结果，并将结果保存到了本地。

解决思路如下：sift匹配分为两部分，第一部分，sift特征点检测； 第二部分，sift对特征点进行描述。 我建议你用harris或者其他的特征点提取方法做第一部分，这样检测的特征点可能会多些。希望能够帮到你~

在一定的范围内，无论物体是大还是小，人眼都可以分辨出来。然而计算机要有相同的能力却不是那么的容易，在未知的场景中，计算机视觉并不能提供物体的尺度大小，其中的一种方法是把物体不同尺度下的图像都提供给机器，让机器能够对物体在不同的尺度下有一个统一的认知。在建立统一认知的过程中，要考虑的就是在图像在不同的尺度下都存在的特征点。 在早期图像的多尺度通常使用图像金字塔表示形式。图像金字塔是同一图像在不同的分辨率下得到的一组结果其生成过程一般包括两个步骤： 多分辨率的图像金字塔虽然生成简单，但其本质是降采样，图像的局部特征则难以保持，也就是无法保持特征的尺度不变性。 我们还可以通过图像的模糊程度来模拟人在距离物体由远到近时物体在视网膜上成像过程，距离物体越近其尺寸越大图像也越模糊，这就是高斯尺度空间，使用不同的参数模糊图像（分辨率不变），是尺度空间的另一种表现形式。 构建尺度空间的目的是为了检测出在不同的尺度下都存在的特征点，而检测特征点较好的算子是Δ^2G(高斯拉普拉斯，LoG) 使用LoG虽然能较好的检测到图像中的特征点，但是其运算量过大，通常可使用DoG（差分高斯，Difference of Gaussina）来近似计算LoG。 从上式可以知道，将相邻的两个高斯空间的图像相减就得到了DoG的响应图像。为了得到DoG图像，先要构建高斯尺度空间，而高斯的尺度空间可以在图像金字塔降采样的基础上加上高斯滤波得到，也就是对图像金字塔的每层图像使用不同的参数σ进行高斯模糊，使每层金字塔有多张高斯模糊过的图像。 如下图，octave间是降采样关系，且octave(i+1)的第一张（从下往上数）图像是由octave(i)中德倒数第三张图像降采样得到。octave内的图像大小一样，只是高斯模糊使用的尺度参数不同。 对于一幅图像，建立其在不同尺度scale下的图像，也称为octave，这是为了scale-invariant，也就是在任何尺度都能有对应的特征点。下图中右侧的DoG就是我们构建的尺度空间。 为了寻找尺度空间的极值点，每一个采样点要和它所有的相邻点比较，看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。如图所示，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。 一个点如果在DOG尺度空间本层以及上下两层的26个领域中是最大或最小值时，就认为该点是图像在该尺度下的一个特征点。下图中将叉号点要比较的26个点都标为了绿色。 找到所有特征点后， 要去除低对比度和不稳定的边缘效应的点 ，留下具有代表性的关键点（比如，正方形旋转后变为菱形，如果用边缘做识别，4条边就完全不一样，就会错误；如果用角点识别，则稳定一些）。去除这些点的好处是增强匹配的抗噪能力和稳定性。最后，对离散的点做曲线拟合，得到精确的关键点的位置和尺度信息。 近来不断有人改进，其中最著名的有 SURF（计算量小，运算速度快，提取的特征点几乎与SIFT相同）和 CSIFT（彩色尺度特征不变变换，顾名思义，可以解决基于彩色图像的SIFT问题）。 其中sift.detectAndCompute()函数返回kp，des。 上图dog的shape为(481, 500, 3)，提取的特征向量des的shape为(501, 128)，501个128维的特征点。 该方法可以在特征点处绘制一个小圆圈。 https://blog.csdn.net/happyer88/article/details/45817305 https://www.jianshu.com/p/d94e558ebe26 https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.html

OPENCV下SIFT特征点提取与匹配的大致流程如下：读取图片-》特征点检测（位置，角度，层）-》特征点描述的提取（16*8维的特征向量）-》匹配-》显示其中，特征点提取主要有两个步骤，见上行黄子部分。下面做具体分析。1、使用opencv内置的库读取两幅图片2、生成一个SiftFeatureDetector的对象，这个对象顾名思义就是SIFT特征的探测器，用它来探测衣服图片中SIFT点的特征，存到一个KeyPoint类型的vector中。这里有必要说keypoint的数据结构，涉及内容较多，具体分析查看opencv中keypoint数据结构分析，里面讲的自认为讲的还算详细（表打我……）。简而言之最重要的一点在于：keypoint只是保存了opencv的sift库检测到的特征点的一些基本信息，但sift所提取出来的特征向量其实不是在这个里面，特征向量通过SiftDescriptorExtractor 提取，结果放在一个Mat的数据结构中。这个数据结构才真正保存了该特征点所对应的特征向量。具体见后文对SiftDescriptorExtractor 所生成的对象的详解。就因为这点没有理解明白耽误了一上午的时间。哭死！3、对图像所有KEYPOINT提取其特征向量：得到keypoint只是达到了关键点的位置，方向等信息，并无该特征点的特征向量，要想提取得到特征向量就还要进行SiftDescriptorExtractor 的工作，建立了SiftDescriptorExtractor 对象后，通过该对象，对之前SIFT产生的特征点进行遍历，找到该特征点所对应的128维特征向量。具体方法参见opencv中SiftDescriptorExtractor所做的SIFT特征向量提取工作简单分析。通过这一步后，所有keypoint关键点的特征向量被保存到了一个MAT的数据结构中，作为特征。4、对两幅图的特征向量进行匹配，得到匹配值。两幅图片的特征向量被提取出来后，我们就可以使用BruteForceMatcher对象对两幅图片的descriptor进行匹配，得到匹配的结果到matches中。至此，SIFT从特征点的探测到最后的匹配都已经完成，虽然匹配部分不甚了解，只扫对于如何使用OPENCV进行sift特征的提取有了一定的理解。接下来可以开始进行下一步的工作了。附:使用OPENCV下SIFT库做图像匹配的例程// opencv_empty_proj.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>#include<opencv2/nonfree/nonfree.hpp>#include<opencv2/legacy/legacy.hpp>#include<vector>using namespace std;using namespace cv;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){const char* imagename = "img.jpg";//从文件中读入图像Mat img = imread(imagename);Mat img2=imread("img2.jpg");//如果读入图像失败if(img.empty()){fprintf(stderr, "Can not load image %s ", imagename);return -1;}if(img2.empty()){fprintf(stderr, "Can not load image %s ", imagename);return -1;}//显示图像imshow("image before", img);imshow("image2 before",img2);//sift特征检测SiftFeatureDetector siftdtc;vector<KeyPoint>kp1,kp2;siftdtc.detect(img,kp1);Mat outimg1;drawKeypoints(img,kp1,outimg1);imshow("image1 keypoints",outimg1);KeyPoint kp;vector<KeyPoint>::iterator itvc;for(itvc=kp1.begin();itvc!=kp1.end();itvc++){cout<<"angle:"<<itvc->angle<<" "<<itvc->class_id<<" "<<itvc->octave<<" "<<itvc->pt<<" "<<itvc->response<<endl;}siftdtc.detect(img2,kp2);Mat outimg2;drawKeypoints(img2,kp2,outimg2);imshow("image2 keypoints",outimg2);SiftDescriptorExtractor extractor;Mat descriptor1,descriptor2;BruteForceMatcher<L2<float>> matcher;vector<DMatch> matches;Mat img_matches;extractor.compute(img,kp1,descriptor1);extractor.compute(img2,kp2,descriptor2);imshow("desc",descriptor1);cout<<endl<<descriptor1<<endl;matcher.match(descriptor1,descriptor2,matches);drawMatches(img,kp1,img2,kp2,matches,img_matches);imshow("matches",img_matches);//此函数等待按键，按键盘任意键就返回waitKey();return 0;}

nowhere 否定词位于句首，采用部分倒装。正常语序 this is more obvious nowhere than in science and engineering。句子里 有个比较级+ than 的结构。

painful experience痛苦的经历很高兴为您解答希望对你有帮助 如果你对这个答案有什么疑问，请追问如果满意记得采纳哦·~~

题目:得到剧院座位总是很容易吗?通过怎样方式订票更安全?Asweallknow,itisnotsoeasytogetseatsforthetheater.Tobooktheticketsealierandsafer,herecomethreefollowingwaysforme.Gototheredectionofthetheatertobookthetickets.Orcallthetheater"shotlinetobooktheticketsbyphone.Icanalsobooktheticketsontheinternet.Then,Iwillenjoymyselfinthetheaterwhentheshowstarts.周所周知，在剧院得到座位并不容易。有3种方式可以让我轻松、安全地订到票。去剧院的接待处订票或者拨打剧院热线电话订票我也可以在网上订票然后，我就可以在演出开始时愉快的观赏了。PS:因为THEATER兼有电影院和剧院两种含义，所以未直接写明电影票，如有需要请自行修改

Voucher Reference凭证参考双语例句1On one side, information and its fast development in every field have produced great number of information and places for storage have increased greatly. The digital information with voucher and reference value, reflecting social real activity at the same time should be transferred to archives and should be preserved permanently. On the other side, modern digital information improved index service and the construction of digital archives become the foundation of digital rooms.一方面，各行各业的信息化及其快速发展已经形成了大量的数字信息，其网络存储占用空间正在成倍增长，其中具有凭证、参考价值的反映社会真实活动的数字化信息需要作为档案移交到档案室实施长期永久保存；另一方面，借助于现代信息数字化手段提高档案的检索利用服务效率，数字化档案的建设也将会成为日后数字档案室的基础。

检查SDTSDT(System Device Table)编辑系统设备表，计算机操作系统方面的概念。整个系统只有一张SDT，用于记录已经连接到系统中的物理设备的相关信息。SDT(Service Description Table)编辑业务描述表:业务是指在广播者的控制下，按照时间表分布广播的一系列节目。业务描述表提供了描述系统中业务的数据，例如业务名称、业务提供者信息。业务描述表可以描述现行的传送流，也可以描述其他传送流。业务描述表由PID为0x00011[1] 的TS包传送。SDT(Sun Desen Tendency)编辑是通过计算市场交易周期内的两个极端价格（H、L）来确定市场所在的空间的一种金融指标。SDT(Signal Detection Theory)编辑信号检测论心理学的一种理论SDT(Spinning Door Transformation)编辑旋转门算法用于线性拟合与实时数据压缩的一种算法。

不抓毛卫衣; 毛圈布; 鱼鳞布;

French terry是鱼鳞布，也叫毛圈布，是一款针纺面料，全棉的鱼鳞布常用作卫衣制作。 另一个，只查到double loop terry双圈毛巾布，作为参考

%100棉法兰绒面料

CUDA Fast Math (cuBLAS) OpenGL GStreamer 1.0 Video 4 Linux (V4L) Python 2.7 and Python 3.5 support TBB (Threading Build Blocks) 详情可以参考： https://github.com/jetsonhacks/buildOpenCVXavier/blob/master/buildOpenCV.sh OpenCV官方推荐的4Tegra的编译选项： $ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr -DBUILD_PNG=OFF -DBUILD_TIFF=OFF -DBUILD_TBB=OFF -DBUILD_JPEG=OFF -DBUILD_JASPER=OFF -DBUILD_ZLIB=OFF -DBUILD_EXAMPLES=ON -DBUILD_opencv_java=OFF -DBUILD_opencv_python2=ON -DBUILD_opencv_python3=OFF -DENABLE_NEON=ON -DWITH_OPENCL=OFF -DWITH_OPENMP=OFF -DWITH_FFMPEG=ON -DWITH_GSTREAMER=OFF -DWITH_GSTREAMER_0_10=OFF -DWITH_CUDA=ON -DWITH_GTK=ON -DWITH_VTK=OFF -DWITH_TBB=ON -DWITH_1394=OFF -DWITH_OPENEXR=OFF -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-8.0 -DCUDA_ARCH_BIN=6.2 -DCUDA_ARCH_PTX="" -DINSTALL_C_EXAMPLES=ON -DINSTALL_TESTS=OFF -DOPENCV_TEST_DATA_PATH=../opencv_extra/testdata ../opencv https://docs.opencv.org/master/d6/d15/tutorial_building_tegra_cuda.html

DIFFERENT ? IN WHAT WAY ? MEANING ? JASON - HEALER .JENSEN - GOD IS GRACIOUS

G14 意大利的尤文图斯、AC米兰、国际米兰，英格兰的曼联、利物浦，德国的拜仁慕尼黑、多特蒙德，西班牙的皇家马德里、巴塞罗那，法国的马赛、巴黎圣日耳曼，荷兰的阿贾克斯、埃因霍温，葡萄牙的波尔图。由他们组成的G14集团几乎就等于中国足球眼中的欧洲足球。 实际上，G14也自命为欧洲足坛的代表，在他们的宣言里，从来不以俱乐部联盟自居，而是堂而皇之地自称“欧洲俱乐部”。而他们自定的使命就是要让世界听听欧洲足坛的声音。当然，世界足球和球迷能感受到的不仅是他们的声音，更重要的是他们的行动。自从2000年9月成立以后，欧洲联赛所有重大的改变都代表着G14的意志。 同G7———七国集团一样，G14也有很多焦灼的申请者。如拉齐奥、罗马、帕尔马、柏林赫塔、切尔西、凯尔特人、里斯本竞技、阿森纳、安德莱赫特等，如果再加上他们，那么未来的GN（N＞14）完全可以踢开欧洲足联自己过日子。 G14的成员主要来自六大联赛，即英超，德甲，西甲，意甲，法甲和荷甲，参加球队的特点是均获得过欧洲冠军杯的冠军。G14成立的初衷是为了对抗欧足联举行的欧洲冠军杯赛，阿森纳在最后一刻放弃参加的原因是他们与曼联前任主席爱德华兹在关于G14的构想上产生了分歧，阿森纳提出应立即建设一个由24支欧洲强队参加的联赛，而爱德华兹的态度是，先保留14支，然后再扩军，最终阿森纳退出了G14联盟。 G14不仅仅对欧洲联赛产生了冲击，同时由于这些球队财大气粗，他们还利用自身的影响力干扰国家队集训，这使G14的影响力越来越大，也使越来越多的俱乐部希望加入G14。意甲的罗马、拉齐奥、帕尔马，德甲的柏林赫塔、苏超的凯尔特人和格拉斯哥流浪者，葡萄牙的本菲卡在2001年1月底向G14提出加入申请，现已成为G14非正式的观察会员。而目前，正在申请加入G14的还有，里斯本竞技，波尔图，拉科鲁尼亚，瓦伦西亚，勒沃库森，阿森纳，费耶诺德，这些球队至少都夺得过一项欧洲赛事的冠军和一项联赛的冠军。 加入G14有什么条件呢？赞成举办G14联赛的前曼联主席爱德华兹、AC米兰主席加利亚尼、皇马主席佩雷斯要求加入G14的俱乐部必须是有历史传统，且夺得过欧洲冠军杯赛的冠军，并且在自己国家联赛中举足轻重的球队。最后这个条件排除了当时降入英甲的诺丁汉森林和德甲一直在中游徘徊的汉堡。 但是仅仅从这个角度来看，布加勒斯特星、贝尔格莱德红星也夺得过欧洲冠军杯的冠军，他们的历史成绩肯定要超过马赛和巴黎圣日耳曼，他们的被排除在外牵扯到两个因素，一是经济方面，法甲在欧洲、非洲和拉丁美洲进行转播，拥有相当的观众，没有夺得过欧洲冠军杯的巴黎圣日耳曼和一次“冠军杯得主”马赛，肯定要比东欧的冠军球队更有影响力。波尔图在1986－1987赛季夺得过一次欧洲冠军杯冠军，比本菲卡还少一次，但是本菲卡最后一次夺得欧洲冠军杯是在1960－1961赛季，他们目前的影响力远逊于波尔图。苏超的格拉斯哥流浪者和凯尔特人被排除在外是因为政治因素，苏超球队受到苏格兰足总影响较大，不同于英超球队有单独的联赛委员会。 皇马的主席佩雷斯说：“G14的成立是为了建立一个更加公平，更加符合俱乐部、球员和球迷利益的联赛。”但是当时仍有一些欧洲联赛的新贵被排除在G14之外，其中包括拉齐奥，帕尔马，罗马，纽卡斯尔，勒沃库森，佩雷斯当时要求加入G14的球队必须拥有良好的历史成绩，这得到了大多数球队、尤其是意甲球队老板的赞同，莫吉，莫拉蒂和加利亚尼都同意暂时不让罗马、拉齐奥和帕尔马直接加入G14，原因很简单，G14是一种荣誉的象征，如果每一支夺得过联赛冠军的球队都要求加盟G14，那G14的价值在哪里体现呢？所以，即使罗马、拉齐奥和帕尔马有钱，同时也有影响力，但是依然被排除在G14之外。 G14在刚刚开始时，像英格兰19世纪末的维多利亚女皇时期的绅士俱乐部一样，吸取的是拥有金钱、良好历史背景并且有良好的社会地位的“精英分子”。但是这种态度当时即遭阿森纳反对，现在看来，阿森纳的反对是有道理的，因为目前G14已经准备扩军，吸收更多的俱乐部进来，不过这些俱乐部中肯定不会有布加勒斯特星，基辅迪纳摩，莫斯科火车头这样的东欧球队 现在已经有18家欧洲的顶级球会! 皇家马德里 AC米兰 阿贾克斯 利物浦 尤文图斯 拜仁慕尼黑 国际米兰 巴塞罗那 曼联 多特蒙德 PSV埃因霍温 波尔图 马赛 巴黎圣日尔曼 阿森纳 勒沃库森 里昂 瓦伦西亚 1998年欧洲个联赛豪门为牵制欧足联（UEFA）关于欧洲冠军联赛改革制，与同年在比利时布鲁塞尔秘密召开了会议！由此名为「G14」的新组织正式成立。当时成立这个组织的首要目标就是希望可以在参加Champions League的比赛中「压榨」更多的利润，虽然该组织一再宣称「从来没有考虑过成立一个新联盟」、但是外界却不止一次地将G14与「Super League」的成立联想在一起。UEFA为了满足G14的要求也于1999年更改了Champions League的赛制(八强赛前的小组赛由一轮更改为两轮，并将参赛队伍扩增为32队)。 G14的现总部设立于比利时的首都Brussels（布鲁塞尔）．现任主席由（皇家马德里队主席Florentino Perez担任)并有四位副主席(由Bayern、Manchester、Ajax及Milan的球队代表担任)，G14的常任委员会就是由这五位成员所组成，这五个席位代表每隔两年改选一次。 G14的正式名称是「G-14 European Football Clubs Grouping」，这个名称首次出现是在1998年、该年11月G14组织的正式规章与条款制订完成。这个组织的14个创始成员为： 1：AFC AJAX(荷兰)、2：BORUSSIA DORTMUND(德国)、3：F.C. BARCELONA(西班牙)、4：F.C. BAYERN MUNICHEN(德国)、5：F.C. INTERNAZIONALE MILANO(意大利)、6：JUVENTUS FOOTBALL CLUB(意大利)、7：LIVERPOOL FOOTBALL CLUB(英国)、8：MANCHESTER UNITED F.C.(英国)、9：MILAN A.C.(意大利)、10：L OLYMPIQUE DE MARSEILLE(法国)、11：PARIS SAINT-GERMAIN(法国)、12：FUTEBOL CLUBE DO PORTO(葡萄牙)13：PSV N.V.(荷兰)、14：REAL MADRID CLUB DE FUTBOL(西班牙) 在G14组织正式成立后，会员们又邀请另外四个新成员加入、所以现在的G14成员其实有18个、但并没有因此更名为G18。四个新成员分别是： 15：Arsenal F.C.(英国，UEFA CUP得主)15：、Bayer 04 Leverkusen(德国，UEFA CUP得主)、17：Olympique Lyonnais(法国)、18Valencia C.F.(西班牙，UEFA Cup Winners" Cup得主) 创始的14个成员不但是欧洲最有钱的职业球队，也都是欧洲战绩最佳的足坛劲旅。这点可以从他们一共囊括了从1971年至今的32座欧洲冠军杯中的26座中看出。目前G14的领导人是皇家马德里队的主席Florentino Perez、曼联的主席Kenyon则是另外一个重要的领导核心。虽然他们已经让另外四支新队伍加入这个组织，申请等待加入这个俱乐部的球队名单仍然有一长串，其中包括了Roma、Lazio、Rangers、Celtic以及Chelsea等其它欧洲足坛劲旅。 除了影响欧洲足协的决定外，G14也要求世界足总FIFA统一全球的国家队比赛日程，因为他们不希望花了大钱请来的外援缺因为三天两头要参加各国国家队的国际杯赛、会外赛或是友谊赛而屡屡缺阵，让他们的最佳阵容总是凑不齐！ 意大利的罗马,拉齐奥和帕尔马,德国的柏林赫塔,苏格兰的格拉斯哥流浪者和凯尔特人,比利时的安德莱赫特及葡萄牙的本菲卡都已提出了加入申请.

CarmenValencia外文名：CarmenValencia职业：演员代表作品：普拉西多合作人物：路易斯·加西亚·贝尔兰加

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