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店铺： 布克专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276170

商品编码：14708393823

包装：平塑

开本：16

出版时间：2017-07-01

页数：520

商品参数

计算机视觉——一种现代方法（第二版）
	定价	95.00
	出版社	电子工业出版社
	版次	1
	出版时间	2017年07月
	开本	16开
	作者	（美）David A. Forsyth（D. A. 福赛斯），（美）Jean Ponce（J. 泊斯）
	装帧	平塑
	页数	520
	字数
	ISBN编码	9787121276170
	重量

内容介绍
计算机视觉是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。本书是计算机视觉领域的经典教材，内容涉及摄像机的几何模型、光照及阴影、颜色、线性滤波、局部图像特征、纹理、立体视觉、运动结构、聚类分割、分组与模型拟合、跟踪、配准、平滑表面及其轮廓、深度数据、图像分类、物体检测与识别、基于图像的建模与渲染、人形研究、图像搜索与检索、优化技术等。与前一版相比，本书简化了部分主题，增加了应用示例，重写了关于现代特征的内容，详述了现代图像编辑技术与物体识别技术。

目录

目录
第壹部分图像生成  
第1章摄像机的几何模型  
1.1图像成像  
1.1.1针孔透视  
1.1.2弱透视  
1.1.3带镜头的照相机  
1.1.4人的眼睛  
1.2内参数和外参数  
1.2.1刚体变换和齐次坐标  
1.2.2内参数  
1.2.3外参数  
1.2.4透视投影矩阵  
1.2.5弱透视投影矩阵  
1.3照相机的几何标定  
1.3.1使用线性方法对照相机进行标定  
1.3.2使用非线性方法对照相机进行标定  
1.4注释  
习题  
编程练习  
第2章光照及阴影  
2.1像素的亮度  
2.1.1表面反射  
2.1.2光源及其产生的效果  
2.1.3朗伯+镜面反射模型  
2.1.4面光源  
2.2阴影的估算  
2.2.1辐射校准和高动态范围图像  
2.2.2镜面反射模型  
2.2.3对亮度和照度的推理  
2.2.4光度立体技术:从多幅阴影图像恢复形状  
2.3对互反射进行建模  
2.3.1源于区域光在一个块上的照度  
2.3.2热辐射和存在性  
2.3.3互反射模型  
2.3.4互反射的定性性质  
2.4一个阴影图像的形状  
2.5注释  
习题  
编程练习  
第3章颜色  
3.1人类颜色感知  
3.1.1颜色匹配  
3.1.2颜色感受体  
3.2颜色物理学  
3.2.1颜色的来源  
3.2.2表面颜色  
3.3颜色表示  
3.3.1线性颜色空间  
3.3.2非线性颜色空间  
3.4图像颜色的模型  
3.4.1漫反射项  
3.4.2镜面反射项  
3.5基于颜色的推论  
3.5.1用颜色发现镜面反射  
3.5.2用颜色去除阴影  
3.5.3颜色恒常性:从图像颜色获得表面颜色  
3.6注释  
习题  
编程练习  
第二部分早期视觉:使用一幅图像  
第4章线性滤波  
4.1线性滤波与卷积  
4.1.1卷积  
4.2移不变线性系统  
4.2.1离散卷积  
4.2.2连续卷积  
4.2.3离散卷积的边缘效应  
4.3空间频率和傅里叶变换  
4.3.1傅里叶变换  
4.4采样和混叠  
4.4.1采样  
4.4.2混叠  
4.4.3平滑和重采样  
4.5滤波器与模板  
4.5.1卷积与点积  
4.5.2基的改变  
4.6技术:归一化相关和检测模式  
4.6.1通过归一化相关检测手势的方法来控制电视机  
4.7技术:尺度和图像金字塔  
4.7.1高斯金字塔  
4.7.2多尺度表示的应用  
4.8注释  
习题  
编程练习  
第5章局部图像特征  
5.1计算图像梯度  
5.1.1差分高斯滤波  
5.2对图像梯度的表征  
5.2.1基于梯度的边缘检测子  
5.2.2方向  
5.3查找角点和建立近邻  
5.3.1查找角点  
5.3.2采用尺度和方向构建近邻  
5.4通过SIFT特征和HOG特征描述近邻  
5.4.1SIFT特征  
5.4.2HOG特征  
5.5实际计算局部特征  
5.6注释  
习题  
编程练习  
第6章纹理  
6.1利用滤波器进行局部纹理表征  
6.1.1斑点和条纹  
6.1.2从滤波器输出到纹理表征  
6.1.3实际局部纹理表征  
6.2通过纹理基元的池化纹理表征  
6.2.1向量量化和纹理基元  
6.2.2k均值聚类的向量量化  
6.3纹理合成和对图像中的空洞进行填充  
6.3.1通过局部模型采样进行合成  
6.3.2填充图像中的空洞  
6.4图像去噪  
6.4.1非局部均值  
6.4.2三维块匹配(BM3D)  
6.4.3稀疏编码学习  
6.4.4结果  
6.5由纹理恢复形状  
6.5.1在平面内由纹理恢复形状  
6.5.2从弯曲表面的纹理恢复形状  
6.6注释  
习题  
编程练习  
第三部分低层视觉:使用多幅图像  
第7章立体视觉  
7.1双目摄像机的几何属性和对极约束  
7.1.1对极几何  
7.1.2本征矩阵  
7.1.3基础矩阵  
7.2双目重构  
7.2.1图像矫正  
7.3人类立体视觉  
7.4双目融合的局部算法  
7.4.1相关  
7.4.2多尺度的边缘匹配  
7.5双目融合的全局算法  
7.5.1排序约束和动态规划  
7.5.2平滑约束和基于图的组合优化  
7.6使用多台摄像机  
7.7应用:机器人导航  
7.8注释  
习题  
编程练习  
第8章从运动中恢复三维结构  
8.1内部标定的透视摄像机  
8.1.1问题的自然歧义性  
8.1.2从两幅图像估计欧氏结构和运动  
8.1.3从多幅图像估计欧氏结构和运动  
8.2非标定的弱透视摄像机  
8.2.1问题的自然歧义性  
8.2.2从两幅图像恢复仿射结构和运动  
8.2.3从多幅图像恢复仿射结构和运动  
8.2.4从仿射到欧氏图像  
8.3非标定的透视摄像机  
8.3.1问题的自然歧义性  
8.3.2从两幅图像恢复投影结构和运动  
8.3.3从多幅图像恢复投影结构和运动  
8.3.4从投影到欧氏图像  
8.4注释  
习题  
编程练习  
第四部分中层视觉方法  
第9章基于聚类的分割方法  
9.1人类视觉:分组和格式塔原理  
9.2重要应用  
9.2.1背景差分  
9.2.2镜头的边界检测  
9.2.3交互分割  
9.2.4形成图像区域  
9.3基于像素点聚类的图像分割  
9.3.1基本的聚类方法  
9.3.2分水岭算法  
9.3.3使用k均值算法进行分割  
9.3.4均值漂移:查找数据中的局部模型  
9.3.5采用均值漂移进行聚类和分割  
9.4分割、聚类和图论  
9.4.1图论术语和相关事实  
9.4.2根据图论进行凝聚式聚类  
9.4.3根据图论进行分解式聚类  
9.4.4归一化切割  
9.5图像分割在实际中的应用  
9.5.1对分割器的评估  
9.6注释  
习题  
编程练习  
第10章分组与模型拟合  
10.1霍夫变换  
10.1.1用霍夫变换拟合直线  
10.1.2霍夫变换的使用  
10.2拟合直线与平面  
10.2.1拟合单一直线  
10.2.2拟合平面  
10.2.3拟合多条直线  
10.3拟合曲线  
10.4鲁棒性  
10.4.1M估计法  
10.4.2RANSAC:搜寻正常点  
10.5用概率模型进行拟合  
10.5.1数据缺失问题  
10.5.2混合模型和隐含变量  
10.5.3混合模型的EM算法  
10.5.4EM算法的难点  
10.6基于参数估计的运动分割  
10.6.1光流和运动  
10.6.2光流模型  
10.6.3用分层法分割运动  
10.7模型选择:哪个zui好  
10.7.1利用交叉验证选择模型  
10.8注释  
习题  
编程练习  
第11章跟踪  
11.1简单跟踪策略  
11.1.1基于检测的跟踪  
11.1.2基于匹配的平移跟踪  
11.1.3使用仿射变换来确定匹配  
11.2匹配跟踪  
11.2.1匹配摘要表征  
11.2.2流跟踪  
11.3基于卡尔曼滤波器的线性动态模型跟踪  
11.3.1线性测量值和线性动态模型  
11.3.2卡尔曼滤波  
11.3.3前向后向平滑  
11.4数据相关  
11.4.1卡尔曼滤波检测方法  
11.4.2数据相关的关键方法  
11.5粒子滤波  
11.5.1概率分布的采样表示  
11.5.2zui简单的粒子滤波器  
11.5.3跟踪算法  
11.5.4可行的粒子滤波器  
11.5.5创建粒子滤波器中的粒子问题  
11.6注释  
习题  
编程练习  
第五部分高层视觉  
第12章配准  
12.1刚性物体配准  
12.1.1迭代zui近点  
12.1.2通过关联搜索转换关系  
12.1.3应用:建立图像拼接  
12.2基于模型的视觉:使用投影配准刚性物体  
12.2.1验证:比较转换与渲染后的原图与目标图  
12.3配准可形变目标  
12.3.1使用主动外观模型对纹理进行变形  
12.3.2实践中的主动外观模型  
12.3.3应用:医疗成像系统中的配准  
12.4注释  
习题  
编程练习  
第13章平滑的表面及其轮廓  
13.1微分几何的元素  
13.1.1曲线  
13.1.2表面  
13.2表面轮廓几何学  
13.2.1遮挡轮廓和图形轮廓  
13.2.2图像轮廓的歧点和拐点  
13.2.3Koenderink定理  
13.3视觉事件:微分几何的补充  
13.3.1高斯映射的几何关系  
13.3.2渐近曲线  
13.3.3渐近球面映射  
13.3.4局部视觉事件  
13.3.5双切射线流形  
13.3.6多重局部视觉事件  
13.3.7外观图  
13.4注释  
习题  
第14章深度数据  
14.1主动深度传感器  
14.2深度数据的分割  
14.2.1分析微分几何学的基本元素  
14.2.2在深度图像中寻找阶跃和顶边  
14.2.3把深度图像分割为平面区域  
14.3深度图像的配准和模型获取  
14.3.1四元组  
14.3.2使用zui近点迭代方法配准深度图像  
14.3.3多幅深度图像的融合  
14.4物体识别  
14.4.1使用解释树匹配分段平面表示的表面  
14.4.2使用自旋图像匹配自由形态的曲面  
14.5Kinect  
14.5.1特征  
14.5.2技术:决策树和随机森林  
14.5.3标记像素  
14.5.4计算关节位置  
14.6注释  
习题  
编程练习  
第15章用于分类的学习  
15.1分类、误差和损失函数  
15.1.1基于损失的决策  
15.1.2训练误差、测试误差和过拟合  
15.1.3正则化  
15.1.4错误率和交叉验证  
15.1.5受试者工作特征曲线(ROC)  
15.2主要的分类策略  
15.2.1示例:采用归一化类条件密度的马氏距离  
15.2.2示例:类条件直方图和朴素贝叶斯  
15.2.3示例:采用zui近邻的非参分类器  
15.2.4示例:线性支持向量机  
15.2.5示例:核机器  
15.2.6示例:级联和Adaboost  
15.3构建分类器的实用方法  
15.3.1手动调整训练数据并提升性能  
15.3.2通过二类分类器构建多类分类器  
15.3.3求解SVM和核机器的方案  
15.4注释  
习题  
第16章图像分类  
16.1构建好的图像特征  
16.1.1示例应用  
16.1.2采用GIST特征进行编码布局  
16.1.3采用视觉单词总结图像  
16.1.4空间金字塔  
16.1.5采用主分量进行降维  
16.1.6采用典型变量分析进行降维  
16.1.7示例应用:检测不雅图片  
16.1.8示例应用:材料分类  
16.1.9示例应用:场景分类  
16.2分类单一物体的图像  
16.2.1图像分类策略  
16.2.2图像分类的评估系统  
16.2.3固定类数据集  
16.2.4大量类的数据集  
16.2.5花、树叶和鸟:某些特定的数据集  
16.3在实践中进行图像分类  
16.3.1关于图像特征的代码  
16.3.2图像分类数据库  
16.3.3数据库偏差  
16.3.4采用众包平台进行数据库收集  
16.4注释  
编程练习  
第17章检测图像中的物体  
17.1滑动窗口法  
17.1.1人脸检测  
17.1.2行人检测  
17.1.3边界检测  
17.2检测形变物体  
17.3物体检测算法的发展现状  
17.3.1数据库和资源  
17.4注释  
编程练习  
第18章物体识别  
18.1物体识别应该做什么  
18.1.1物体识别系统应该做什么  
18.1.2目前物体识别的策略  
18.1.3什么是类别  
18.1.4选择:应该怎么描述  
18.2特征问题  
18.2.1提升当前图像特征  
18.2.2其他类型的图像特征

洞悉视觉的语言：探索计算机视觉的奥秘与现代应用 我们的世界，充斥着海量的信息，而其中绝大部分，是以图像和视频的形式存在。从我们用手机捕捉生活瞬间，到科学家观测浩瀚宇宙，再到自动驾驶汽车感知周围环境，视觉信息无处不在，并深刻地影响着我们与世界的互动方式。然而，对于计算机而言，图像和视频仅仅是像素的集合，它们缺乏理解其中的含义、识别其中的对象、感知其中的运动的能力。 正是在这样的背景下，计算机视觉这门迷人的学科应运而生。它致力于赋予机器“看”的能力，让它们能够像人类一样，甚至在某些方面超越人类，去理解、分析、解释和利用视觉信息。这不仅仅是让机器能够“看到”，更是让它们能够“理解”所见，从而在各个领域释放出巨大的潜力。 本书将带您踏上一场深度探索计算机视觉世界的旅程。我们将从基础概念出发，逐步深入到其核心技术和前沿应用，旨在为读者构建一个全面、系统且深入的理解框架。 第一部分：基石——图像的语言与理解 在深入算法之前，我们首先需要理解“图像”本身。本部分将从图像的本质出发，剖析其构成要素：像素、颜色空间、纹理等。我们将学习如何用数学的语言来描述和处理这些视觉信息，理解图像的几何变换（如缩放、旋转、平移）以及它们在图像处理中的作用。 图像的数字化表示： 了解像素网格如何构建起我们所见的图像，以及不同颜色模型（如RGB, HSV）如何表示色彩信息。 图像预处理技术： 学习如何通过滤波、增强、去噪等技术，为后续的分析任务奠定良好的基础，让图像“更干净”、“更清晰”。 特征提取的艺术： 探索如何从原始像素中提取出具有代表性的信息，例如边缘、角点、纹理等。这些“特征”将是机器识别和理解图像的关键。我们将介绍经典的SIFT、SURF等特征提取算法，以及它们背后的原理。 几何变换与图像配准： 理解图像在空间上的变化，以及如何通过图像配准将不同视角或不同时间的图像对齐，这是很多高级应用（如三维重建、目标跟踪）的基础。 第二部分：核心驱动——现代图像编辑与对象识别 随着计算机视觉技术的发展，我们已经能够对图像进行复杂的编辑操作，并且让机器识别出图像中的各种物体。这部分将深入探讨实现这些功能的关键技术。 现代图像编辑技术： 图像分割： 学习如何将图像划分为有意义的区域，例如将人物从背景中分离出来，或者识别出图像中的不同对象。我们将介绍基于阈值、区域生长、图割以及深度学习的分割方法。 图像修复与内容生成： 探讨如何智能地填充图像中的缺失区域，甚至根据现有内容生成新的、逼真的图像内容。这包括图像修复（inpainting）和图像生成（image generation）的技术，例如GAN（生成对抗网络）在图像生成领域的突破性进展。 风格迁移： 了解如何将一张图像的艺术风格应用到另一张图像上，创造出独具创意的视觉作品。 超分辨率与图像增强： 学习如何提高图像的清晰度和分辨率，让低质量图像焕发新生。 对象识别的奥秘： 分类（Classification）： 如何判断一张图像属于哪个预定义的类别（例如，这是一张猫的图片还是狗的图片？）。 检测（Detection）： 如何在图像中找出特定对象的位置（例如，框出图像中的所有汽车）。我们将深入讲解各种对象检测算法，从传统的基于滑动窗口的方法，到现代的基于深度学习的R-CNN系列、YOLO系列以及SSD等。 分割（Segmentation）作为识别的延伸： 进一步探讨实例分割（Instance Segmentation）和语义分割（Semantic Segmentation）技术，它们不仅识别对象，还能精确地勾勒出对象的轮廓。 特征匹配与目标跟踪： 学习如何识别图像中的特定目标，并在连续帧中对其进行跟踪，这对于视频分析、安防监控等应用至关重要。 第三部分：深度赋能——神经网络与深度学习在计算机视觉中的革命 近年来，深度学习的兴起，以前所未有的方式改变了计算机视觉领域。本部分将聚焦于深度学习模型，以及它们如何在图像理解任务中取得辉煌成就。 卷积神经网络（CNN）的原理与应用： 深入剖析CNN的结构，包括卷积层、池化层、全连接层等，以及它们如何有效地从图像中学习层次化的特征。我们将详细介绍AlexNet, VGG, ResNet, Inception等经典CNN架构，并探讨它们在图像分类、对象检测和分割等任务中的应用。 生成对抗网络（GAN）的创新： 探索GAN如何通过“对抗”的方式生成高度逼真的图像，并了解其在图像合成、风格迁移、数据增强等方面的应用。 Transformer在视觉领域的崛起： 了解Transformer模型如何跳出CNN的范式，以自注意力机制处理图像信息，并在许多视觉任务中展现出强大的性能，例如Vision Transformer (ViT)。 迁移学习与预训练模型： 学习如何利用在大规模数据集上预训练好的模型，通过少量数据进行微调，快速有效地解决新的视觉任务。 第四部分：跨越维度——从静态图像到动态世界 计算机视觉的应用并不仅仅局限于静态图像，它同样深入到视频和三维世界的理解。 视频分析与行为识别： 学习如何分析视频序列，理解其中的运动模式、识别事件和行为，例如运动员的动作分析、交通事件检测等。 三维视觉： 探索如何从二维图像或传感器数据中恢复三维信息，包括立体视觉、结构光、激光雷达等技术，以及它们在三维重建、机器人导航、增强现实等领域的应用。 多模态视觉： 了解如何融合视觉信息与其他感知模态（如文本、语音）来更全面地理解世界，例如图像字幕生成、视觉问答等。 第五部分：展望未来——前沿探索与实际挑战 计算机视觉领域日新月异，总有新的突破和应用不断涌现。本部分将带领读者展望未来的发展方向，并探讨当前面临的挑战。 自监督学习与无监督学习： 探索如何在没有大量标注数据的情况下，让模型自主学习图像的特征和表示。 可解释性AI： 关注如何让深度学习模型“透明化”，理解它们做出决策的原因，这对于安全和可靠性至关重要。 低功耗与边缘计算： 探讨如何在资源受限的设备上部署和运行复杂的计算机视觉模型，实现真正的智能化边缘应用。 伦理与社会影响： 思考计算机视觉技术在隐私、偏见、安全等方面带来的伦理和社会挑战，以及如何负责任地发展和应用这项技术。 本书特色： 理论与实践并重： 在深入阐述理论概念的同时，将穿插丰富的案例分析和实际应用场景，帮助读者将所学知识融会贯通。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到前沿技术，设计合理的学习顺序，适合不同层次的读者。 前沿技术的及时追踪： 涵盖了近年来计算机视觉领域最重要和最热门的技术进展，力求内容的先进性。 启发式思维： 鼓励读者独立思考，发现问题，探索解决方案，培养解决实际问题的能力。 通过本书的学习，您将不再仅仅是图像的观察者，而是能够深入理解图像背后的语言，掌握操控和解读视觉信息的力量。无论您是希望踏入计算机视觉研究领域的研究生，还是寻求将视觉技术应用于实际业务的工程师，亦或是对AI和智能技术充满好奇的学习者，本书都将是您宝贵的参考和指引。让我们一同开启这场探索视觉智能的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都在关注计算机视觉的最新进展，尤其是图像编辑和对象识别这两个分支。市面上关于这个主题的书籍不少，但很多要么过于偏重理论，让我感觉像在啃一本数学教科书，要么就是例子陈旧，根本无法应对当前实际应用的需求。我希望能找到一本能够平衡理论深度和实践操作的书，能够让我理解“为什么”这样做，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。特别是在图像编辑方面，很多算法的演进速度非常快，从传统的图像处理到如今基于深度学习的生成式模型，这中间的跨度非常大。同样，对象识别也是一个庞大而复杂的领域，从早期的SIFT、HOG特征提取，到如今的CNN、Transformer架构，每一步都伴随着巨大的技术革新。我希望这本书能够比较系统地梳理这些发展脉络，并且提供一些能够落地使用的思路和方法，而不是仅仅介绍一些概念性的东西。

评分☆☆☆☆☆

在收到这本《包邮 计算机视觉——一种现代方法（第二版）现代图像编辑技术与对象识别技术 计算机视觉领域》之后，我首先被其“现代”和“技术”这些关键词吸引。计算机视觉领域发展迅猛，新的算法和模型层出不穷，一本优秀的教材应该能够反映这种发展趋势。我尤其对其中提到的“现代图像编辑技术”和“对象识别技术”这两个部分抱有较高的期望。我希望它能够讲解一些当前最流行、最有效的图像编辑方法，比如基于AI的风格迁移、超分辨率重建，甚至是更复杂的图像修复和生成技术。同时，在对象识别方面，我希望能够看到一些关于最新检测器（如YOLO系列、DETR等）和分类器（如ResNet、Vision Transformer等）的深入分析，以及它们在不同场景下的应用。如果书中能包含一些清晰的算法原理讲解、详细的代码实现以及实际的应用案例，那就再好不过了，这能极大地帮助我理解并掌握这些技术。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书，我首先想到的是，如今计算机视觉领域发展得实在太快了，新算法、新模型层出不穷，想要找到一本既有深度又能跟上时代步伐的书确实不容易。我之前也接触过一些计算机视觉的书籍，但很多要么是理论讲得过于晦涩难懂，要么就是例子陈旧，根本无法在实际项目中应用。所以我对于这本书的“现代”二字寄予厚望，希望它能够真正地覆盖当前最前沿的图像编辑和对象识别技术。我特别期待能够深入了解一些基于深度学习的图像生成、风格迁移、超分辨率等技术，以及在对象识别领域，那些能够大幅提升精度和效率的最新模型架构和训练方法。如果书中能够提供清晰的原理讲解、详实的算法推导，并且附带可运行的代码，那就太棒了，这样我才能真正地将学到的知识转化为实践能力。

评分☆☆☆☆☆

这次拿到这本书，真的是抱着一种“踩雷”的心态。最近深度学习领域的发展实在是太快了，很多关于计算机视觉的书籍，内容更新的速度根本跟不上。我之前也读过几本，要么就是理论讲得过于晦涩，要么就是代码示例老旧到根本跑不通，让人觉得学到的知识很快就会过时。所以，当看到这本书的封面和标题时，我心里其实是有些打鼓的。尤其是“现代图像编辑技术与对象识别技术”这一块，虽然听起来很吸引人，但总觉得这种“一网打尽”的标题，很容易导致内容肤浅，无法深入。我尤其担心的是，它会不会像一些速成教程一样，只是浅尝辄止，讲些皮毛，而没有真正抓住问题的核心。毕竟，计算机视觉，尤其是涉及到“现代”和“技术”这些词，都意味着其复杂性和深度。我期待的是能够真正帮助我理解背后的原理，而不是简单地调用API。

评分☆☆☆☆☆

我购买过许多关于计算机视觉的书籍，但很多时候，我发现它们的内容更新速度跟不上技术发展的步伐。尤其是在图像编辑和对象识别这两个热门领域，新的技术和模型几乎是每个月都在涌现。因此，我对于这类书籍的“现代”性有着很高的要求。我希望这本书能够深入浅出地讲解计算机视觉的底层原理，并且能提供一些最新的、具有代表性的算法和技术。例如，在图像编辑方面，我希望能够了解到最新的AI驱动的图像生成和编辑技术，而不仅仅是传统的图像处理方法。在对象识别方面，我希望能够看到对当前主流深度学习模型的详细介绍，包括它们的优缺点、适用场景以及一些实际应用案例。如果书中能够提供一些可执行的代码示例，那将是极大的加分项。