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解读主流品牌手机相机背后的图像处理器
来源：电子发烧友网
作者：春波绿影日 11:49
[导读] 在当前国内外多个主流品牌的热门机型中，包括魅族MX2、三星Galaxy Note II和Galaxy ZOOM，以及OPPO的几款主流主流手机产品中，我们也能发现富士通ISP技术的身影。为此，笔者近日特别采访了富士通半导体公司图像处理技术负责人Holmes 沈，期待挖掘出手机相机ISP的“那些事”。
　　进入八月底，手机市场变得异常热闹，大有你方唱罢我登场的阵势&&魅族MX3刚发布，小米3、索尼Xperia Z1、Galaxy Note III、iPhone 5S/C、OPPO N1陆续热闹登场&&几乎无一例外，相机功能成为了这些业界瞩目的明星产品主要功能诉求之一。在智能手机日趋同质化的今天，相机也成为了厂商在产品宣传上重点进行差异化的焦点之一，防抖动、高速连拍、美颜&&各种功能特性扯足眼球。
　　正所谓外行热闹，内行看门道，各种宣传说辞背后，是软硬件技术实力的比拼。手机相机受尺寸限制，难免先天不足&&镜头必须尽量小以适应手机相机的封装，这导致图像传感器获取的图像信号难以像数码相机一样的出色，因此作为数码相机功能的关键功能模块的图像处理器（ISP）担当起了提升图像传感器捕获的图像质量的&重任&。
　　在这些&明星&产品中，魅族MX3手机相机公开采用了富士通4通道ISP芯片。无独有偶，在当前国内外多个主流品牌的热门机型中，包括魅族MX2、三星Galaxy Note II和Galaxy ZOOM，以及OPPO的几款主流主流手机产品中，我们也能发现富士通ISP技术的身影。为此，笔者近日特别采访了富士通半导体公司图像处理技术负责人Holmes 沈，期待挖掘出手机相机ISP的&那些事&。
　　解析主流数码相机ISP Milbeaut的技术基因
　　富士通数码相机ISP产品家族基于其2000年开始推出的图像处理器Milbeaut技术，目前已经发展到第六代。作为数码相机产品的核心器件，Milbeaut算是实实在在的&幕后英雄&， 其名号并不为大多数人所知，甚至网上也难以搜到太多相关介绍。但Holmes抛出的第一个数据就让人不得不对Milbeaut刮目相看：&Milbeaut占据全球数码相机ISP市场超过50%的份额，全球知名数码相机厂商几乎都与我们有合作，在单反数码相机中同样有大量的成功应用。&
　　近年来，高像素相机逐渐成为中高端手机的主流配置，而独立ISP具有的突出图形处理能力，开始替代500万像素时代的集成ISP，这类独立ISP开始走向手机应用的舞台。当前智能手机厂商大都倾向于采用专用的ISP，因为这样能实现可以与高端数码相机媲美的图像质量和性能。而富士通半导体公司基于其占据数码相机市场领先优势的图像处理器Milbeaut开发了针对手机相机应用的Milbeaut Mobile ISP系列，成功地将其在数码相机ISP芯片上的领先技术成功复制到手机相机应用上。据悉，在日本厂商生产的配备800万像素以上摄像头的终端中，富士通的图像处理LSI确保了近80％的份额。
　　&在2008年，第三代Milbeaut Mobile ISP就率先采用了多种在数码相机中成功应用的功能，如静态图像拍照的连续自动对焦、人脸识别、。&Holmes指出，&第六代Milbeaut Mobile ISP MBG046就采用了几乎所有的相机功能，而且还具有高清视频（像素）连续自动对焦，以及市场需求视频处理器。&在采访中，Holmes对Milbeaut的领先功能特性如数家珍：&MBG046基本的功能特性包括实时转换和校正来自传感器的信号，并输出到应用处理器。ISP针对手机相机系统进行了优化，能使应用处理器直接显示接收到的图像数据，并无需修改直接存储这些数据&&&按照Holmes的详细介绍，Milbeaut Mobile ISP MBG046主要功能特性可以总结如下：
　　高速图像处理。MBG046图像处理器执行基本的图像处理功能，可以实现每秒24帧、每帧8MB的图像处理，以及每秒超过30帧的高清图像处理。几乎所有的基本图像处理功能由硬件实现，从而可以实现很高的处理速度和低功耗。此外，由于应用处理器是手机相机在图像处理的流程中的下一级，如果来自传感器的数据不能及时转换以及进行校准处理，对于拍摄视频这种对响应速度很敏感的应用来说，就会存在延时的问题。Milbeaut Mobile ISP通过将由图像处理器单元处理过的图像数据直接发送到图像输出单元，而不是通常方案中经由SDRAM进行各种插值处理，从而实现了快速处理，消除了信号转换、校正处理导致的延时。
　　超强的噪声消除功能。由于Milbeaut Mobile ISP产品面对的相机应用一般不可能采用可与数码相机媲美的相机镜头，要保证图像质量具有挑战性，特别是处理图像噪声非常重要。因此，MBG046图像处理器采用了比数码相机更强大的机制来保证对亮度噪声和色彩噪声的消除。为消除噪声同时不降低分辨率，在MBG046中采用了最新的技术，从而可以同时采用不同的噪声消除方法以匹配图像质量。
　　优化的软件配置。软件处理是相机系统中的一个重要部分，是硬件序列控制和&3A&（自动白平衡调整、自动曝光调整、自动对焦调整）运算不可或缺的部分。设计上，富士通将那些涉及复杂处理，但是运算量轻的任务转移到软件实现，而将运算量很大的图像数据处理由专用硬件实现。这样的配置能让更多的CPU资源用于额外的软件图像处理（运动补偿、人脸识别等），从而可以让系统更灵活，也能将更多资源用于实现先进的处理性能。
　　定制化设计服务带来差异设计机会
　　芯片的技术特性之外，Holmes还非常强调富士通针对客户需求提供定制化设计服务的价值。&技术支持是客户看重富士通的另外一个方面，我们可以根据客户对相机功能、性能的定义，结合我们的专业Knowhow去帮助客户最快实现产品市场化。&Holmes指出，&比如最新发布的魅族MX3手机，在产品定义的阶段，我们的十多位技术专家组成的技术支持团队就参与进去了。&
　　魅族MX3发布获得业界广泛好评，尤其其相机功能采用四通道富士通ISP，实现了同等配置下诸多突破性的性能设计&&每秒20张连拍、零延时拍照技术、第四代白平衡算法， MX3采用的富士通四通道ISP芯片与传统的双通道ISP相比传输速度快两倍&&而这些独特的功能特性背后是大量对关键技术的设计探讨和创新探索，如在魅族公开宣传中提到的针对第四代白平衡算法进行了数万次优化；&零延时拍照&技术在按下拍照键的瞬间，巧妙地从前面1/8秒中挑选出最佳的画面，从而避开快门抖动。
　　富士通强调的三大核心竞争力：品质、生态系统和技术支持
　　Holmes还提到另外一个定制化的设计细节&&在MX3的相机方案中，富士通工程师团队通过与魅族设计团队联合设计，实现了前置200万像素摄像头与后置800万像素摄像头共享同一颗ISP，这样确保了前后相机拍照时照片品质的一致性。而此前，很多前置摄像头采用了传感器模块内置ISP进行前拍图像处理，照片的一致性通常难以保证。
　　&事实上，这样的定制化设计服务在很多主要客户中进行，这种贴身的定制化设计合作，可以帮助客户借用我们的专业经验弥补他们的不足。&Holmes指出，&数码相机设计涉及到大量的专业技术知识和IP，这不仅是很多手机厂商所欠缺的，甚至也是很多ISP厂商所难以具备的，因为这背后是需要大量的案例和时间的技术积累。&据悉，富士通目前负责Milbeaut产品的工程师团队超过150人，这其中大部分都具有8、9年的研发经验。&大陆的研发团队与客户的设计团队一起工作，他们丰富的经验能满足绝大部分的客户需求，对于更深层的技术定制化需求，富士通日本的核心团队可以参与提供支持。&Holmes说道。
　　未来发展趋势对ISP要求更多
　　近日，有专业分析人士认为，2014年业界将推出1600万像素手机，2015年手机可能出现2k、4k需求，人脸识别以及手势功能即将成为高端手机的标配&&除了更高的像素，这些发展趋势对相机模块主要特性提出更高的要求，例如更高帧率，更突出的3A性能、更具挑战性的低功耗设计等等。
　　&对于智能手机应用而言，低功耗特性是个永远的话题。&Holmes指出，&如何利用软硬件优化，甚至借助独特的工艺技术来实现低功耗都是ISP供应商必须解决的挑战。&据悉，目前富士通M10MO ISP在1080P@30FPS下的平均功耗约280mW，是业界很低的水平。&未来我们可能借助40nm甚至20nm及以下的半导体工艺实现更低的功耗。&Holmes表示。在低功耗方面，富士通拥有SuVolta公司的深度耗尽沟道（DDC）技术授权，采用该技术可以将芯片功耗进一步降低15~20%。富士通最新推出的MB86S22AA Milbeau图像处理器就是业界首款基于DDC晶体管的芯片，与现有产品相比就实现了约两倍的处理性能，而功耗却降低了30%。
　　&另外值得指出的是，更高像素的图像处理以及2K、4K视频将与当前的图像处理方式存在很大的差异，将要求更高的带宽，成本、功耗也将面临很大压力，这都对图像处理器供应商的技术能力带来很大的挑战。&Holmes指出。据Holmes透露，富士通支持诸多领先新特性的ISP产品预计今年年底或明年初面市，将支持16M@30FPS拍照、H.264视频压缩格式、1080P@60FPS视频功能等等。而且在算法上将有新的升级，包括采用新的噪声消除算法、新的CI算法。
　　关于即将面市的Milbeaut Mobile ISP新品还有哪些突出功能和性能？电路设计和算法上将有哪些创新思路？对手机相机将产生哪些影响？对于这些问题，Holmes没有透露更多技术细节，我们拭目以待吧。
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Hornil StylePix(图形处理编辑工具)拥有许多先进功能的图形编辑程序
V1.12.3 多语言绿色版
软件大小：3.47MB
软件语言：多语言
软件类别：绿色软件 / 图像处理
运行环境：WinAll
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Hornil StylePix是一个拥有许多先进功能的图形编辑程序。Stylepix是“样式图片”缩写，这意味着你的图片具有一个良好的风格。它具有一个直观的用户界面，它是为了让控制选择功能更加简单、方便而设计的。即使你没有经验，你也一样可以学会如何编辑图片和对你的照片进行润色。总之，Hornil StylePix直观的用户界面可以减少您的时间工作，为了编辑图片更好更快
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Hornil StylePix主界面 V1.10.0多语言绿色版
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Hornil StylePix(图形处理编辑工具)拥有许多先进功能的图形编辑程序
V1.12.3 多语言绿色版有哪些「神奇」的数据获取方式？
刚开始进行经济学研究，已经感受到能够找到合适的 data 有多重（jian）要（nan）。想请教研究前辈，都尝试过哪些神奇的 data 获取方式。能否分享一二。
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update: 强烈不推荐搞学术、做量化使用此方法，此方法只适用于商科PPT犬，做一些定性分析时使用。-----我不是搞经济学的，但是最近做实习，要找N多千奇百怪的data，其中有些变态的数据，找来找去都找不到。但是在某个一霎那，你会突然发现某个report/paper 里刚好有我们想要的数据。就像这样：来源：来源：但是然并卵... 你去email colliers 要data 他并不会理你啊。这时候就轮到神器登场了， 开发的 。上传我们想要的图片：描好坐标轴和点：导出数据，大功告成！当然还有其他的，比如或者你也可以自己写matlab code啥的识别反正我是懒得下载软件/自己写code。－－－－－－－－－其他可以解锁的技能：NO1.使用
自动识别曲线。NO2.使用
处理数据后使用直接画出曲线。NO3.使用
识别对数坐标轴
Update：我最烦伸手党，我最烦伸手党，我最烦伸手党。重要的事情说三遍。我帮别人抓数据主要基于三点，人情，合作，我看你顺眼。同样我找别人要数据也遵循以上三点原则，是否有人情，是否能合作，如果都不能，是否能给个满意的价格。直接在评论留QQ邮箱的请自重。————————————————————————————————————————————我来说说我的主要数据获取途径吧，不知道算不算「神奇」的获取方式。人工录入。应该也是我所做的学科（量化历史）的主要获取手段吧。身在这个领域某大牛老师的门下，亲身领教了师门各位前辈师兄师姐录入数据的能力。比如从《清实录》，《万历会计录》等历史文献中寻找相应的变量，如清末进士资料，明代财政税收数据。这都是非常辛苦而且枯燥的工作，但是或许这也是这个领域有意思的地方之一吧。附，《万历会计录》某页网络过往数据爬取。算是我另一个重要获取手段。R或者Python爬虫，基本上可以做到所见即所得。虽然我不是职业的码农，但还是在这方面下了些功夫，比不上大牛，但是能满足自己需求就行。在忙完自己的事情空闲，也会帮同门的师兄弟抓一些感兴趣的数据，互通有无吧。网络实时数据监控。其实算是一种没法获取过往数据的补救手段。很多网站的数据是具有时效性的，比如某招聘网站招聘数据，某二手房交易出租网站数据，某地污染实时监控数据，这些数据每过一段时间会失去时效性，因此必须让爬虫每隔一段时间，甚至实时去监控网站数据的改变，自己建立一套面板数据。我目前在监控的网站有10多个，都是比较有意思的数据。“特殊”漏洞渠道。我个人经常关注乌云，会对有关数据的漏洞敏感一些，有一些个人感觉“有意思”的数据，会在漏洞爆出的时候想办法获取。但是这些数据往往牵扯到对数据来源正当性的质疑，因此至今从未将其用于学术研究，只是个人感兴趣或者叫数据收集癖吧。前几天发现有个政府网站在后台挂了一套自己省的电子版县志，果断拿下。其他有意思的比如XX开房数据，五毛数据等等，总之先入手，说不定有用呢不是？学术合作。有时候数据是靠“换”来的，我有你要的数据，你有我要的数据，那大家互通有无，或许可以推进学术合作，做出对你我都有意义的研究。这应该也是目前学术界普遍流行的模式。欢迎同样有数据收集爱好的同仁私信互通有无哈，如果各位学术界的前辈大佬有需要抓得数据也可以联系我哈，力所能及尽量帮忙。众筹。没错，你别笑，就是众筹。比如这个，哈佛中国经济史大数据研究项目。请注意奖励部分。研究简介中国经济史大数据研究项目通过收集和电子化中国县志中数据，分析新中国成立至今（部分涉及民国年间）的社会经济发展。此研究旨在建立新中国成立后最完善的社会经济数据库，其数据涵盖中国近2000个县（市），时间跨度长达65年，包括120个变量。谈古说今--中国社会经济分析大赛作为中国经济史大数据研究项目的一部分，此次大赛主要有如下愿景：1．通过数据分析和报告撰写，增进各高校学生对新中国成立后的社会经济改革和发展途径的了解，促进其对今日中国改革的思考。2．筛选符合资质要求的优胜参赛者暑期赴哈佛协助研究，并邀请他们参加由哈佛经济学系Richard Freeman教授在NBER（NationalBureau
of Economic Research）举办的学术研讨会。了解Freeman教授：3．为参赛者提供平台与世界知名的经济学家对话，了解中国和世界经济学界最新动态。面向对象本大赛面向所有在校或毕业大学生，专业、年龄、国籍不限。比赛流程1.在线申请时间：3月18日-4月30日团队申请：以团队（3-4人）名义申请，团队中须有一名成员作为负责人个人申请：以个人名义申请，所有申请个人将被随机安排组成团队2.培训时间：定期在各高校为新加入参赛者举办各高校负责人对所在高校的参赛者进行培训，培训内容包括：熟悉变量表，正确掌握重命名。3.参赛任务：县志扫描文件的重命名时间：提交时间不晚于5月10日完成规定量的扫描数据重命名任务，并在完成后及时提交。3人团队：30个县4人团队：40个县4.专题报告时间：提交时间不晚于5月31日提交第一阶段任务后，参赛团队在给定的若干题目中自主选题并提出数据申请（仅限参赛小组重命名的数据），完成一篇区域经济发展分析报告。注意：参赛小组需要在40天内完成重命名和报告（重命名后的数据录入时间一般在一周之内，不计入参赛团队总时间），团队自行分配时间（即：如果15天完成重命名任务并提交，在获得反馈的数据后，参赛团队需要在25天内完成报告并提交）评分标准是否完成规定量的重命名任务：通过/不通过（不通过则取消参赛资格）重命名的完成质量：评分制报告质量：评分制（组委会将反馈意见与建议）参赛时间参数团队的所有数据处理需要于5月10日前提交，报告于5月31日前提交。获胜奖励1.所有参赛者（除任务未完成不通过者）都将获得参赛证明，优胜者将得到Richard Freeman亲笔签名出版物。2.杰出的参赛小组将在暑期受邀赴美，参加Richard Freeman教授在NBER举办的学术研讨会，并在哈佛大学参与进一步研究工作。虽然我对这个“获胜奖励”表示呵呵，但是这确实是个不错的想法。如果组织方在赛后会公布数据的话，我要恬不知耻的说：大神数据分享给我一份吧我给您跪下了。
读博士，做实验，数据很重要。我之前读博的时候，亲身经历的和听说的，有不少跟收集数据有关的趣事：1. 为了抓数据，写了一个简单的爬虫程序，为了快，速率调太高，结果搞得全系ip被某知名资料网站封了好几天。。。系里别人还以为那个网站挂了呢。2. 还是用爬虫程序，把某个研究机构内隐藏很深的A片也下载下来了。当晚我去察看收来的数据，花费了很长时间。。。3. 某知名教授让我帮他预处理一些图片，我说这个怎么搞？他说我有一个好东西，然后就发给我了一份盗版的ACDSee。。。我才知道原来美国教授也用盗版软件。4. 还是该教授，为了收集不同蚊子的叫声及其频率，依然在计算机实验室内养蚊子。一个大玻璃箱矗立在若干计算机当中。我严重怀疑他收集到的嗡嗡声是蚊子的还是电脑的。当然他们组的学生没少被咬，而且包的种类繁多，令人眼花缭乱。5. 某实验室给我们的数据解密密码是FXXX，当时就惊呆了。对方马上解释，他们的密码格式其实是AXXX，BXXX，CXXX……另外再补充一个我在linkedin工作后遇到的收集数据的趣事，这个我在其它回答提过。我们组之前在ingest 上的课程的data。他们给我们提供了api，但是根本不好用。然后一天我们在上厕所时还在抱怨此事。突然，身后传来马桶冲水的声音，俺们的CEO从某个单间里大咧咧地走了出来，冲我们呵呵了一下。（因为我们和CEO在同一楼层，所以经常能在厕所碰见。）他这可真是微微一笑，深藏功与名啊：没过几天他就宣布，Linkedin收购Lynda了。我们再也不用担心data问题了，吼吼…
国内的：国外的：KaggleUCI
说两个行业情况：1、高德地图的路况数据是人工浏览交管网站更新；2、大众点评的冷门店铺数据是网络抓取的；有时候你觉得理所当然的数据获取方式，反而是用更土鳖的方式获取的。
用计量经济学研究区域人文或地理的问题的时候，可以用谷歌地图对一些实体场所或定性的区位特征进行统计，虽然有点麻烦，但总比实地考察快捷方便。
前几天刚好听了清华大学张长水教授的讲座，讲的题目是“大数据环境下的图像识别”。图像识别不是重点。重点是张教授讲了一个毁三观的数据采集方法……对于12306的图片验证码大家肯定不陌生，买过票的都知道：比如上面这张图，为了赶紧买票，你很着急的选择了蝌蚪图片，登陆。其实，你只要一填这个验证码，就是在给人收集数据。搞图像识别研究的需要大量的图片与内容对应关系的素材，但请大量的人来给这些图片一一确定含义的话花费是个天文数字，于是就采用这种方式。你只要填写了验证码，“蝌蚪”词条对应的图片就会被记录下来，进入到大数据中供研究使用。有聪明的童鞋可能会想了，那我随便填几个好了，反正收集数据的也不知道我填的是否正确呀~你们呀，太拿衣服，你能想得到的，人家搞科研的想不到？你填的这些验证码，也会出现在其他人的面前，研究者假定大部分人都是说真话的，即使大部分人说的不是真话，那么错的方式也会是各种各样，而对的方式只有一种。比如这个蝌蚪，说真话的人只会选择蝌蚪图片，而说假话的人则可能选择乒乓球羽毛球火箭等等，所以总的来说，被选择次数最多的图片就是词条对应的图片。搞科研的真是狡猾狡猾的…………自从听了这个讲座，再遇到这样的图片验证码，我心里都会暗骂：真是哔了X，买个票还得跟人免费打工……
有钱任性就买；没钱就爬。金融数据see
”你和我在一起，就是为了用我的实验数据！咱俩结束了！”
有一个叫做《为盲胞读书》的APP，它给你推送一条文字消息，你发一条语音回去，这样就实现了为盲人读书。这些文字和语音是一一对应的，这就是大量的语音数据，是训练语音识别软件的宝贵资料。
wolframalpha
看到这个问题不得不来答一下，因为我们这个项目（）收集数据和处理数据的方式是在太神奇或者太奇葩了。应老大的要求，想要对这几年中国尽可能多的私募案例（VC+PE投资）进行研究，一方面寻找投资条款的变化趋势；另一方面可以为创业者提供借鉴，各种价格或者IRR的平均值或者方差，方便创业者评估投资条款是否公平。这算法和建模没啥难度，可是收集原始数据以及处理数据这可就要了命，下面详细分解。收集数据要想得到详细的投资条款，必然需要拿到完整的投资Termsheet或者投资协议，这一般来说都是创业公司或者基金的绝密材料（因为涉及到诸多敏感信息，每一方的股权比例和价格写得一清二楚能不敏感吗？），不会轻易外传。于是我们几个小弟就开始了漫长的损人品的挨个求人过程，逐个敲门找到获得过融资的创业者或者投资人，在受到无数的冷屁股及打击之后，矢志不渝得获得了几百份投资协议。同时，许多协议为了保护提供人的敏感信息，还要求对方在提供之前把敏感信息用“XXX”替代，为对方增加了许多工作量，于是就要再次厚颜无耻得不断询问对方处理得怎么样了，什么时候能提供。处理数据投资合同一般都是几十页以上，而且许多是英文，下图给大家一个直观印象，每一个小方块都是一页word，下图的文件大概有60多页。另外法律文件为了严谨，文字描述冗长和复杂（简单说，就是不说人话），下面的语也给大家一个直观印象。At any time and from time to time after [fifth anniversary of the Closing Date] and if the Qualified Event (as defined below) has not occurred, within ten (10) days (the "Redemption Date") after the receipt by the Company of a written request from the holders of not less than a majority of the then outstanding Series A Preferred Shares, the Company shall redeem all of the then outstanding Series A Preferred Shares by paying in cash in exchange for the Series A Preferred Shares to be redeemed an amount per share equal to the sum of (x) the Purchase Price plus an IRR of 15% for the period from the issuance date of the Series A Preferred Shares to the Redemption Date, and (B) an amount equal to all cumulative dividends with respect to the Series A Preferred Shares to the Redemption Date which have not been declared and paid (the "Redemption Amount"), proportionally adjusted for Recapitalizations.
For the purpose of this Section 6, the "Qualified Event" shall occur if (i) the Common Shares are listed on the XXX Stock Exchange (or successor senior board of the XXX) or other exchange approved by a majority of holders of the Series A Preferred Shares (a "Senior Exchange"), and (ii) the entire market capitalization of the Company is more than $xxx million in any consecutive 30-trading-day period.读完这些英文，不知道有多少人还没有晕，是不是堪比GRE阅读。因为这些投资条款的内容实在太专业了，只能找到并说服资深法律或者投资人士（这些人都是很贵而且很不愿意做这种运营级别的活儿）帮忙逐个文件逐个条款阅读，将这些投资条款结构化并录入到数据库。目前我们已经整理完100多个投资文件，还有100多个等待被整理中。呈现数据正是因为有了上面的“神奇”工作，才有了下面炫目的图表以及有价值的信息。我们的文章已经发布了三期，持续更新中，欢迎大家关注以及给与指导。
写爬虫，自己抓。
可以搜索一下CAPTCHA，知乎里也有答案介绍过。反正当时我觉得太牛了。
推荐一个网站，人大经济论坛，有各种经济数据
你看像这种问题我就强答不了...
1. 2000年，在微软中国研究院实习。讨论班的时候听z博士介绍，为什么团队人脸识别做的好，是因为训练数据好。训练数据是这么来的：到五道口买一堆光盘，雇一批（最好学校）的学生，看碟，标人头。于是有了同一个人脸各个角度的数据。2. 前几年，爬了北京公交卡地铁站刷卡数据，但是不知道数据库中闸机编号和站点的对应关系。同事趁出差北京，多待了一天，尝试遍历了各个地铁站，（基本）获得了对应关系。
招个实习生
现在在做一个项目，能够拿到的数据包括：上网的url、ua、ref、cookie、timestamp暂时的目标是可以分析出某个区域的某种人群，消费类型、消费喜好、消费趋势等等。我是谁，就别问了。