Clean up (QSCTech#26)

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Author: Wei-TianHao

图像信息处理/screenshots/0.png

@@ -4,25 +4,25 @@
 
 ### 一
 
-- [x] 光圈、焦距，对成像、景深的影响
+- [ ] 光圈、焦距，对成像、景深的影响
       加上棱镜光圈越大，景深越浅
       长焦，景深越浅
       对小孔成像，光圈越小越好，太小也不行
 
-- [x] 成像原理
+- [ ] 成像原理
       CCD，电信号，电信号转图像，调整对比度、白平衡等
 
-- [x] 彩色(chromatic color)和消色（Achromatic color），加色和补色，减色，三原色 
+- [ ] 彩色(chromatic color)和消色（Achromatic color），加色和补色，减色，三原色 
 
       >  RGB是加色，加光，CMYK是减色，涂颜料
 
-- [x] 考：问设备无关的颜色空间模型，设备相关的颜色模型有哪些？
+- [ ] 考：问设备无关的颜色空间模型，设备相关的颜色模型有哪些？
       设备无关：CIE models, CIE XYZ, CIE L\*a\*b, CIE YUV
       设备相关：CMY,HSV,RGB
 
 
 
-- [x] 解释RGB，CMY，HSV的意思，转换公式不用记
+- [ ] 解释RGB，CMY，HSV的意思，转换公式不用记
 
       >  CMY：C青色，M品红，Y黄色
       >
@@ -31,7 +31,7 @@
       >  YUV: Y明亮度，U色度，V浓度
 
 
-- [x] 考：图像格式，无损压缩，有损压缩举例
+- [ ] 考：图像格式，无损压缩，有损压缩举例
 
       无损：bmp(但是支持run length code)，png
 
@@ -40,19 +40,19 @@
       均可：tiff
 
 
-- [x] **==Bitmap data 小房子这页slide必须掌握==**
+- [ ] **==Bitmap data 小房子这页slide必须掌握==**
 
       bmp图片存储矩阵是上下颠倒的（即矩阵第一行是图片最下面），每一行的byte数必须是4的倍数，不然要在最后加padding
 
-- [x] 行成编码要掌握 run length code
+- [ ] 行成编码要掌握 run length code
 
-      ![0203F33ED57DFDE1CE12B1A196BE8CDC](../../Library/Containers/com.tencent.qq/Data/Library/Caches/Images/0203F33ED57DFDE1CE12B1A196BE8CDC.png)
+      ![0203F33ED57DFDE1CE12B1A196BE8CDC](screenshots/0.png)
 
       第一行1开始，1结束，4开始，4结束……
 
 ### 二
 
-- [x] ==**怎么二值化要掌握，1.全局thresholding   2.复杂公式版，可能要考公式，记住思想自己推，至少记住步骤**==
+- [ ] ==**怎么二值化要掌握，1.全局thresholding   2.复杂公式版，可能要考公式，记住思想自己推，至少记住步骤**==
       $$
       Target:minimize\ variance\ \sigma \\
       W_f = \frac {N_f}{N}, W_b=\frac{N_b}{N}, W_f + W_b = 1\\
@@ -62,12 +62,12 @@
       $$
       枚举threshholding，检验那个thresh对应的方差最小
 
-- [x] 形态学操作，考：像素图手画结果或者物理意义
+- [ ] 形态学操作，考：像素图手画结果或者物理意义
       Dilation:structure elemetn范围内有1就为1
 
-      ![屏幕快照 2017-06-28 下午3.03.56](屏幕快照 2017-06-28 下午3.03.56.png)
+      ![屏幕快照 2017-06-28 下午3.03.56](screenshots/1.png)
       Erosion: structure element 范围内有0就是0
-      ![屏幕快照 2017-06-28 下午3.07.38](屏幕快照 2017-06-28 下午3.07.38.png)
+      ![屏幕快照 2017-06-28 下午3.07.38](screenshots/2.png)
 
       ​
 
@@ -81,66 +81,66 @@
 
       先dilation再erosion
 
-      ![屏幕快照 2017-06-28 下午3.21.46](屏幕快照 2017-06-28 下午3.21.46.png)
+      ![屏幕快照 2017-06-28 下午3.21.46](screenshots/3.png)
 
-- [x] 灰度划分，为什么是256个灰度级而不是128，weber‘s law， 2%
+- [ ] 灰度划分，为什么是256个灰度级而不是128，weber‘s law， 2%
       人眼差不多能分别出2%以上的灰度差别，再低难以分辨。
       由设备极限决定。
 
-- [x] **==亮度变化，logarithm algorithm，必须掌握==**
+- [ ] **==亮度变化，logarithm algorithm，必须掌握==**
       L代表亮度，对于RGB来说应该可以直接用3通道？
       $$
       L_d=\frac{log(L_w+1)}{log(L_{max}+1)}
       $$
       ​
 
-- [x] 直方图均值化
+- [ ] 直方图均值化
       让色彩分布变得更平均
 
 ### 三
 
-- [x] Nearest neibor
+- [ ] Nearest neibor
 
-- [x] **==linear, bilinear interpolation==**，要写的正式一点，写成方程组模式
+- [ ] **==linear, bilinear interpolation==**，要写的正式一点，写成方程组模式
       $$
       z=Ax + By+Cxy+D\\
       代入4个点坐标
       $$
       ​
 
-- [x] Morph这一页要掌握
+- [ ] Morph这一页要掌握
       两张图像生成渐变
 
-- [x] 怎么实现带皱纹的表情的模仿要掌握
+- [ ] 怎么实现带皱纹的表情的模仿要掌握
 
-- [x] 1D卷积的例子要掌握
+- [ ] 1D卷积的例子要掌握
 
-- [x] **==均值滤波（高斯滤波）要掌握==**
+- [ ] **==均值滤波（高斯滤波）要掌握==**
       simple mean 全是1，
       weighted mean，中间是4，上下左右是2，角上是1
       最后都要除以总值
 
-- [x] **==中值滤波，slide上的例子要掌握==**
+- [ ] **==中值滤波，slide上的例子要掌握==**
       周围9个数的中位数代替该点，都是用原图做
-      ![屏幕快照 2017-06-28 下午4.33.17](屏幕快照 2017-06-28 下午4.33.17.png)
+      ![屏幕快照 2017-06-28 下午4.33.17](screenshots/4.png)
 
-- [x] 双边滤波，基本思想，每个sigma是什么意思，公式不用记，要能解释
-      ![屏幕快照 2017-06-28 下午4.52.36](屏幕快照 2017-06-28 下午4.52.36.png)
-      ![屏幕快照 2017-06-28 下午4.54.37](屏幕快照 2017-06-28 下午4.54.37.png)
+- [ ] 双边滤波，基本思想，每个sigma是什么意思，公式不用记，要能解释
+      ![屏幕快照 2017-06-28 下午4.52.36](screenshots/5.png)
+      ![屏幕快照 2017-06-28 下午4.54.37](screenshots/6.png)
       sigma r 一般设为图像对角线的2%这么大
       sigma s 一般设为gradient的均值或中位值？
 
-- [x] **==掌握FFT，公式的推导，解释==**
+- [ ] **==掌握FFT，公式的推导，解释==**
 
-      ![屏幕快照 2017-06-28 下午11.49.04](屏幕快照 2017-06-28 下午11.49.04.png)
+      ![屏幕快照 2017-06-28 下午11.49.04](screenshots/7.png)
 
-      ![屏幕快照 2017-06-28 下午11.49.09](屏幕快照 2017-06-28 下午11.49.09.png)
+      ![屏幕快照 2017-06-28 下午11.49.09](screenshots/8.png)
 
       ​
 
 ### 四
 
-- [x] 引导滤波，基本思想
+- [ ] 引导滤波，基本思想
       解决双边滤波中的梯度反转、计算缓慢问题，能够保边、非迭代
       I是guide，p是输入图，q是输出图。输出是I的线性表达
       $$
@@ -149,28 +149,28 @@
       $$
       ​
 
-- [x] **==特征检测，两页slides， Feature detection: math三页==**
+- [ ] **==特征检测，两页slides， Feature detection: math三页==**
 
 ### 五
 
-- [x] SIFT ，74 75
+- [ ] SIFT ，74 75
 
 1. 获得特征点
 2. 计算每个像素的梯度方向
 3. 抛弃梯度太小的像素
 4. 为剩下的像素建立8格的直方图
 5. 分为4*4的格子，每个格子内是直方图的统计结果，每个特征转化为4\*4\*8=128维的高维向量，作为descriptor，完
 
-![屏幕快照 2017-06-28 下午10.43.11](屏幕快照 2017-06-28 下午10.43.11.png)
+![屏幕快照 2017-06-28 下午10.43.11](screenshots/9.png)
 
 ### 六
 
-- [x] bag of words
+- [ ] bag of words
 
 ### 七
 
-- [x] CNN，BP
-- [x] laplace 要掌握 spatial filtering，公式
+- [ ] CNN，BP
+- [ ] laplace 要掌握 spatial filtering，公式
       实质上是二阶导数，可以获取变化剧烈的地方，轮廓，与原图结合相当于图像增强
       中间是-4，上下左右是1，角上是0
       或中间是-8，其他都是1

图像信息处理/屏幕快照 2017-06-28 下午3.03.56.png 图像信息处理/screenshots/1.png

@@ -6,57 +6,57 @@
 
 #### Chapter 10
 
-- [x] 文件组织，记录怎么表示，定长记录怎么放
+- [ ] 文件组织，记录怎么表示，定长记录怎么放
 
-- [x] 不定长记录怎么放
+- [ ] 不定长记录怎么放
 
       >  slotted page:  开头是记录属性的数量，前面是record pointers（指向record entry 而不是 record❓），后面是records。
       >
       >  record:  前面是定长内容和不定长内容的指针，后面是不定长内容，null bitmap在中间。如果全零的话只有bitmap（全为1）了。
 
-- [x] 记录删除、插入怎么处理。Free Lists
+- [ ] 记录删除、插入怎么处理。Free Lists
 
 
 #### Chapter 11
 
-- [x] hash不做要求，主要考索引，B+树，一般3-4叉
+- [ ] hash不做要求，主要考索引，B+树，一般3-4叉
 
       > n叉指的是一个节点最多有n个指针，所以是n-1个值
       >
       > 非叶节点有 $\lceil n/2 \rceil $ ~ n 个儿子
       >
       > 叶节点有 $\lceil (n-1)/2 \rceil $ ~ n-1个值（相当于是非叶节点去掉了指针）
 
-- [x] B+树构建，注意是批量构建还是单个插入。
+- [ ] B+树构建，注意是批量构建还是单个插入。
 
       > 排序后从底向上建树: 叶子节点取多少视具体情况而定，一般可以尽量满。
 
-- [x] B+树，插入，删除，merge，split
+- [ ] B+树，插入，删除，merge，split
 
-- [x] 估计fan out，即最多几叉
+- [ ] 估计fan out，即最多几叉
 
       > bs : block_size	ps: pointer_size	rs: value_size
       >
       > n个指针，n-1个值
       >
       > (bs - ps) / (rs + ps) + 1
 
-- [x] ⭐️估计B+树的高度，最大高度，最小高度，直接估算log 4也差不多；
+- [ ] ⭐️估计B+树的高度，最大高度，最小高度，直接估算log 4也差不多；
 
       > 先算出叶子节点再取log $\lceil n/2 \rceil $ 和log n，直接取log也行
 
-- [x] ⭐️估计B+树的size，类似。
+- [ ] ⭐️估计B+树的size，类似。
 
 
 
 ## 查询处理和优化
 
 #### Chapter 12
 
-- [x] ⭐️估算查询代价，number of seeks, blocks read, blocks written.
+- [ ] ⭐️估算查询代价，number of seeks, blocks read, blocks written.
       transfer 时间和 seek 时间分开
 
-- [x] 给查询语句转化为关系代数表达式，哪种是比较优化的，几个规则
+- [ ] 给查询语句转化为关系代数表达式，哪种是比较优化的，几个规则
       1 选择操作尽量先做。2 投影尽量早做 3 连接  （这里可能是错的，看一下ppt
 
       >  Statistical information about relations. Examples:number of tuples, number of distinct values for an attribute
@@ -65,62 +65,59 @@
       >
       >  Cost formulae for algorithms, computed using statistics
 
-- [x] 外部排序要掌握，书本的估算有偏差，看一下勘误表
+- [ ] 外部排序要掌握，书本的估算有偏差，看一下勘误表
 
-- [x] select, sorting, join这几个都可以考，join最重要，sorting第二
+- [ ] select, sorting, join这几个都可以考，join最重要，sorting第二
 
-- [x] join的方法，评价效率主要看外存，所有join都可能考
+- [ ] join的方法，评价效率主要看外存，所有join都可能考
 
-- [x] nested-loop join
+- [ ] nested-loop join
 
       > transfer: nr * bs + br 		seek: nr + br	❓为什么br每次要重新seek，可能是因为写了数据
 
-- [x] block nested-loop join 2层外存，2层内存。
+- [ ] block nested-loop join 2层外存，2层内存。
 
       > [br/(m-2)] * bs + br， 2* [br / (m-2)]. []表示下取整;   剩下的两个块一个用来读inner，一个用了output，并行
 
-- [x] indexed nested-loop join, Nr是记录个数（外关系，较小的时候用这个比较有效率），c是B+树层数。 
+- [ ] indexed nested-loop join, Nr是记录个数（外关系，较小的时候用这个比较有效率），c是B+树层数。 
 
       > Tt: transfer time		Ts: seek time		c: B+ tree seek time + Tt + Ts
       >
       >  br*(Tt + Ts) + Nr * c。
 
-- [x] merge join, 怎么分配内存，不应该相同。 min(br/x + bs/y)  x + y = M
+- [ ] merge join, 怎么分配内存，不应该相同。 min(br/x + bs/y)  x + y = M
 
       > transfer: br + bs		seek: br/x + bs/y，xy具体取值求个导算算
 
-- [x] hash join，partition必须能装到内存里，递归的partition，看一下书，勘误表
+- [ ] hash join，partition必须能装到内存里，递归的partition，看一下书，勘误表
 
       > transfer: 3(br + bs) + 4 * nh
       >
       > seek: 2(br / bb + bs / bb)
       >
-      > recusive:
-      >
-      > ![屏幕快照 2017-06-25 下午5.11.13](屏幕快照 2017-06-25 下午5.11.13.png)
 
-- [x] 要会算有多少块、一块多少内存之类的 
+- [ ] 要会算有多少块、一块多少内存之类的 
 
 
 ## 并发控制和恢复
 
-- [x] 会画前趋图，判断可串行(无环)，判断可恢复（访问脏数据要求脏数据的事物commit在前，这里看一下啊，不太懂），cascadeless（无级联回滚，不读脏数据）
+- [ ] 会画前趋图，判断可串行(无环)，判断可恢复（访问脏数据要求脏数据的事物commit在前，这里看一下啊，不太懂），cascadeless（无级联回滚，不读脏数据）
 
       >  先用数据的先提交
       >  casecadeless:读之前提交
 
 
-- [x] ⭐️  并发控制，恢复，重点，14 15 16，可串行调度，可恢复调度，两阶段并发控制，两阶段封锁协议，充分条件，严格两阶段封锁协议，
+- [ ] ⭐️  并发控制，恢复，重点，14 15 16，可串行调度，可恢复调度，两阶段并发控制，两阶段封锁协议，充分条件，严格两阶段封锁协议，
 
-- [x] ⭐️ 重要结论：遵守两阶段封锁协议是可串行的充分条件，不是必要条件。要会举反例，可以按log point串行。
-- [x] 检测死锁，意向锁，IS IX相容性之类的，有没有环
-- [x] 银行balance冲突很高，个人balance冲突比较小，为了增加concurrence减小公共锁锁定时间
-- [x] 多粒度锁，相容性
+- [ ] ⭐️ 重要结论：遵守两阶段封锁协议是可串行的充分条件，不是必要条件。要会举反例，可以按log point串行。
+- [ ] 检测死锁，意向锁，IS IX相容性之类的，有没有环
+- [ ] 银行balance冲突很高，个人balance冲突比较小，为了增加concurrence减小公共锁锁定时间
+- [ ] 多粒度锁，相容性
 
 
-* [x] ⭐️ 基于日志的回复，repeating hsitory，checkpoint，logical undo，ARIS算法，必考。中文422页，英文755页例子，熟读
-* [x] dirty page table, transaction data table
-* [x] Aris算法的checkpoint不会引起脏页面写
-* [x] 3个过程，analysis， redo， undo，看书别看ppt
+* [ ] ⭐️ 基于日志的回复，repeating hsitory，checkpoint，logical undo，ARIS算法，必考。中文422页，英文755页例子，熟读
+* [ ] dirty page table, transaction data table
+* [ ] Aris算法的checkpoint不会引起脏页面写
+* [ ] 3个过程，analysis， redo， undo，看书别看ppt
 * [ ] Log Sequence Number