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박사 시작할 때 알았으면 하는 20가지

— 루시 테일러 박사

박사 학위 시작은 어렵다. 뒤돌아보면 시작할 때 알았으면 하는 것들이 있다. 여기, 새로운 대학원생들을 돕고자 옥스포드 대학교 동물학 현재 박사 과정 학생들과 박사후 연구원들로부터 제안 리스트를 만들었다.

1. 건강한 워라밸(일-삶 균형)을 유지하라. 과정 동안 집중하여 번아웃 하기 보다는 균형을 잘 개발하여 일을 꾸준히 하는 편이 좋다. 자신을 돌보는 것이 성공의 열쇠다.

2. 예상하는 바를 지도교수와 의논하라. 누구나 다르게 일한다. 필요한 것을 분명히 알고 지도교수와 일찍 소통해야 함께 생산적으로 협력할 수 있다.

qingfengxia

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#   This library is free software; you can redistribute it and/or         #
#   modify it under the terms of the GNU Library General Public           #
#   License as published by the Free Software Foundation; either          #
#   version 2 of the License, or (at your option) any later version.      #
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tejaskhot

04379243 table 
03593526 jar
04225987 skateboard
02958343 car 
02876657 bottle
04460130 tower
03001627 chair
02871439 bookshelf
02942699 camera
02691156 airplane

jeasinema

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:UTF-8 -*-

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init


def weight_init(m):
    '''

Nikasa1889

# [filter size, stride, padding]
#Assume the two dimensions are the same
#Each kernel requires the following parameters:
# - k_i: kernel size
# - s_i: stride
# - p_i: padding (if padding is uneven, right padding will higher than left padding; "SAME" option in tensorflow)
# 
#Each layer i requires the following parameters to be fully represented: 
# - n_i: number of feature (data layer has n_1 = imagesize )
# - j_i: distance (projected to image pixel distance) between center of two adjacent features

brunodoamaral

def dice(im1, im2, empty_score=1.0):
    """
    Computes the Dice coefficient, a measure of set similarity.
    Parameters
    ----------
    im1 : array-like, bool
        Any array of arbitrary size. If not boolean, will be converted.
    im2 : array-like, bool
        Any other array of identical size. If not boolean, will be converted.
    Returns

mattjmorrison

from PIL import Image, ImageChops

def trim(im, border):
  bg = Image.new(im.mode, im.size, border)
  diff = ImageChops.difference(im, bg)
  bbox = diff.getbbox()
  if bbox:
    return im.crop(bbox)

def create_thumbnail(path, size):