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噗居然把电脑忘在东京了

嘛因为星期二正好有事要去东京（应该说最近几乎每个星期都在去东京orz），于是为了节约搬家经费每次去东京的时候都会拖着一大行李箱的东西搬到东京去；然后于是星期三回宇都宫的时候光注意到要把大行李箱搬回家去不然下次来东京的时候只有普通的旅行箱不够装了，结果把女仆本塞到电脑包里面就完事了整个电脑包都留在东京的公寓里面了wwww好吧反正下个星期二还要去东京，暂时这个星期就忍着吧——于是这个星期就只能用研究室的iMac和自己的初代iPad顶着了XD

嘛话说新的iMac虽然是30号星期五发售，结果教授不在也不知道机子到了没有www只好等星期一了www希望星期一能快一点到了，因为星期一咱下午最后一节有课，下课了之后就要赶去东京的说，到时候iMac到了还得忙着转移数据啥的ww 8过不管怎么说新的iMac真的是各种期待啊XD

于是虽然暂时体验不了新的iMac，新的iTunes还是可以体验一下的——就目前为止的试用来说感觉非常不错，除了取消了CoverFlow让人觉得各种惋惜以外ww但不管怎么说从资料库直接跳转到相应的iTunes Store页面这点真的比原来方便多了啊啊啊啊啊啊啊啊！！！！！！！原来听到一首歌想要去找歌手的新专辑还得自己转到iTuens Store然后去手动搜索，现在直接点击Store信息就可以找到相关的比如新曲目或者新专辑等信息非常方便啊！！！而且mini player也比原来可用性大大提高——虽然对于全屏党的咱来说mini player究竟会有多有用还不得而知ww嘛虽然反过来说其实正是因为原来的mini player太没用了才导致咱成为全屏党的，想当年用WinAmp啊Foobar啊Windows Media Player啊的时候都是用迷你播放器的wwwww（当然那些个货的Library管理太差比iTunes不是差了一点半点也是原因之一——根本就木有任何开大窗口的好处嘛╮(╯▽╰)╭ Continue reading “噗居然把电脑忘在东京了”

PIV解析时用的算法

好吧这个部分比较复杂所以本来没有打算多说的（事实上期中发表的时候这个地方也不是重点，所以时间有限决定跳过），8过既然conanshang问道，这里就简单说一说把w

其实对比相似度的算法有很多，比如PIV通常用的标准“直接相互相关法”的算法的话是这样：Rfg = A / (B * C)，其中：
A = sum[]sum[](f(x + i, y + j) – fbar) * (g(x + ζ + i, y + η + j) – gbar)
B = sqrt(sum[]sum[](f(x + i, y + j) – fbar)2)
C = sqrt(sum[]sum[](g(x + ζ + i, y + η + j) – gbar)2)
fbar = sum[]sum[](f(x + i, y + j)) / (n * m)
gbar = sum[]sum[](g(x + ζ + i, y + η + j)) / (n * m)
（sum[]sum[]是sum[j = 0 to n]sum[i = 0 to m]，相当于for (j = 0; j < n; j++){ for (i = 0; i < m; i++) }}） Rfg是上一篇文章中的红色正方形区域和白色正方形区域的相关度，x, y分别是小区域的起点坐标，对应上一篇文章的红色正方形的左上角坐标；n, m分别是长宽，i, j分别是正方形内坐标；ζ, η分别是白色正方形相对红色正方形的相对坐标偏差，一点点移动ζ和η，得出每一个位置的R值，然后R值最大的位置的ζ和η就是上一篇文章红色正方形范围的流体的移动方向距离 Continue reading “PIV解析时用的算法”

PIV解析的简单介绍

上一篇Melody酱说完全看不懂课题，因此这里简单说明一下PIV是啥w嘛所谓PIV，全称Particle image velocimetry，翻译过来就是“粒子图像流速测定”，是测定流体的内部流动的方法之一，简单来说就是通过在流体里面加入“追踪粒子（Tracer Particle）”，这种追踪粒子在通常的可是光下并不可见，但是在激光下则会被激起反光；如果使用激光制造出一个平面，那就可以很方便地制造出一个截面的流体粒子成像，此时用摄像机记录下短时间内的瞬间，就可以通过分析相邻的两个瞬间的图像来分析出流体内部的瞬间流速

比如像下图这样，右边是水槽，里面有液体和混在液体里面的追踪粒子（一般的可见光下看不见），左边是激光发生器和镜片（用于生成平面的激光幕）
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下个月底回国一星期w

恩，真的只是一个星期w 9月20、21号两天是大四的期中发表，发表完了之后22号回国w
话说这次的路线很诡异——因为直飞广州的机票太贵了（加上机场建设费啥的往返一共6万多日元），于是决脆飞香港，于是最便宜的是经由台北飞香港的飞机，加上所有费用往返一共4万多日元XD嘛正好其实咱也好想去一次台湾（虽然连台北机场都出不了……），而且香港咱也没去过，这次正好去晃荡一圈XD

顺便到香港的时候是晚上9点过，已经没有香港到广州的电车了，所以只能在香港住一晚上——目前已经跟某个在香港的朋友商量好晚上可能会住在他家XD

话说最近终于入手了某流口水了好久了的M92F的气弹枪！很出名的型号哦！英雄本色里小马哥用的也是这把，MI汤姆克鲁斯用的也是这把，Angel Beats里ユリっぺ用的也是这把，连小圆脸的ほむほむ用的也是这把！另外作为模型这货也很厉害的！不仅实现了半自动而且连子弹打完了的半退膛效果都有！当然想要放空枪的话也可以通过某零件实现！而且重量感也超群，根据官方资料加上空弹夹的重量是740g！嘛虽然好像跟真枪相比还稍微差那么一小点（好像真枪的重量是900多g）w嘛即使如此也已经被普通的仿真玩具枪重很多了w要说唯一的问题的话连续打的话很快液化气就用完了得要重新加，以及连续打的话液化气的汽化太快于是吸热太多导致弹夹冷的跟冰一样wwwww

p.s. 女仆本的电池发胀，然后昨天在研究室的时候突然一下子接上电源也无法充电了——偶拿两个变压器都试过，都不行，于是一开始断定是电池彻底死掉，决定今天去银座的Apple Store换块电池——然后后来偶然发现居然电风扇也不转——这时候才反应过来原来是研究室的某接线板断电了wwwww嘛好吧反正迟早都得换，晚换不如早换算了www

再p.s. 期中发表的主题已经基本确定：CUDAを利用したPIV解析の高速化に関する研究（关于使用CUDA的PIV解析的高速化的研究）w

7月败家Part II

恩，既然有了Part I，果然还是应该有Part II吧！嘛ww总之正如Part I所说，7月份是个钱包各种抗议的季节……

首先，咱去围观了蝙蝠侠系列最新作Dark Knight Rises的首映！

恩，这里还是稍微对该作做个简单的影评？总之偶是一定会去再看第二遍的！！而且咱一定要去IMAX影院去看（该死的宇都宫这个农村居然没有IMAX剧场orz要看IMAX还得跑到好几十公里开外的琦玉县），整片长度2小时40来分钟，但是竟然一点没觉得太长，整个内容非常吸引人让人不自觉地觉得时间流逝太慢——上次有这种感觉应该是前年的涼宮ハルヒの消失？嘛总之个人对这部片子的评价很高，正如同霓虹版的广告词所说：伝説が、壮絶に、終わる——真的是非常壮絶啊，虽然咱已经有一定的预想了但是片子的壮絶程度还是远远超过咱的预期……嘛虽然从工学部的角度来说和不少好莱坞大片一样都或多或少有那么些吐槽点，8过这些吐槽点倒是并不妨碍入戏不像某偶像团体的动画化，整个动画全是吐槽点外加声优的棒读简直让人无法入戏www（嘛当然那个片子嘛或许可以理解为槽点即看点——但问题是这样的看法显然不可能拿来放到Begins系列的蝙蝠侠里面）具体的剧透咱就不说了，这部片子非常不适合剧透，欢迎感兴趣的童鞋去电影院围观！总之个人对该片的推荐程度是：极度推荐！或许搞不好可能是今年最推荐大片了？（魔法少女小圆脸的剧场版今年10月份上映——8过那个基本上应该是TV版的Remake，理论上不管做的再怎么好恐怕对于偶来说也很难超过Dark Knight Rises w） Continue reading “7月败家Part II”