基本灰度变换 反转变换： 也就是图中的反比。作用是将黑图变白，白图变黑，这样可以显示出原来一些比较隐蔽的信息 对数变换： 对数变换可以将一些较暗的图像变亮，并且对图像整体没有太大影响 幂次变换； 幂次变换可以自由选择将亮的图片变暗或者将暗的图片变亮。并且他可以达到和对数变换类似的效果。一个典型的应用是$\gamma$矫正 $\gamma$矫正是对于摄像机来说的，摄像机拍摄后的图像和真实

基本结构决策树是一个类似流程图的树形结构：其中，每个节点表示在一个属性上的测试。每个分支表示一个输出，每个树叶节点代表类或类的分布。 上面这个例子中play和don’t play是结果，表示玩还是不玩。然后不是叶结点的节点都有一个问号，例如第一个outlook询问的是天气，后面还有湿度和是否刮风。通过这些条件得到了叶节点，叶结点都是只包含一种情况，要么是play要么是don’t play。 我们

基础卷积神经网络的基本形式 整体结果为： 卷积层 如图所示，左边是输入，中间是卷积核，右边是输出。 如果输入为3通道，输出为2通道，那么卷积核需要6个，每三个卷积核卷积再求和可以得到一个输出 非线性激活函数种类： 其中现在最常使用的是ReLU函数，因为求导简单且不容易造成梯度消失 降采样层降采样层的作用是增大感受野，并且对形变不敏感。 max pooling: 在几个候选结果中选择最大值，例如

LUP分解求线性方程组L、U、P是三个矩阵，满足PA = LU。其中L矩阵是一个单位下三角矩阵，U是一个上三角矩阵，P是一个置换矩阵。 我们要求解的是A x = b \begin{aligned} & Ax = b\\ & PAx = Pb\\ & LUx = Pb(根据上面的式子替换） \\ & 令Ux = y 得 \\ & Ly = Pb \\ \end{aligned}正向替换正向替换的目

直接解法高斯消去法高斯消去法是先将矩阵变为上/下三角矩阵，然后使用回带法进行求解，例如 \begin{bmatrix} 1 & 1 & 1 & 6\\ 0 & 4 & -1 & 5\\ 2 & -2 & 1 & 1 \end{bmatrix}\overset{r_3 - 2r_1}{\rightarrow} \begin{bmatrix} 1 & 1 & 1 & 6\\ 0 & 4

概念进程是正在运行的程序，它包含代码和执行状态（栈堆寄存器等）。而程序仅仅是一些静态的代码。一个程序可以生成多个进程（如记事本进程）。进程是资源分配最小单元 Linux系统进程Linux进程是采用进程树的方式。程序开始时创建一个零号进程，然后零号进程创建一号进程再由一号进程创建其他的进程。linux进程是一种树状结构，可以通过pstree命令查看进程树。 12sys/types.h：储存了一些宏定

判断两直线是否相交P(x1,y1) Q(x2,y2) 两向量的叉积为 x1*y2-x2*y1 如果 $p\times q$>0 p在q的顺时针方向（右手螺旋定则） $p \times q$<0 p在q的逆时针方向 =0 ，共线或反向 先做一次快速排斥实验，判断下一个线段中 x 较大的端点是否小于另一个线段中 x 较小的段点，若是，则说明两个线段必然没有交点，同理判断下 y 代码 1

实验进度 任务 完成 必做任务１ 　完成 必做任务２ 　完成 必做任务３ 　完成 必做任务４ 　完成 选做任务１ 　完成 选做任务２ 　完成 选做任务３ 　完成 思考题思考题１段选择符index是$２^13$,最多可以$２^13$个段描述符 思考题２不可以，因为虚拟地址就是需要通过ＧＤＴ进行转换，如果ＧＤＴ的首地址都是虚拟地址那么就没有东西可以转换ＧＤ

回溯法回溯法概念回溯法是一种能避免不必要搜索的穷举式算法，适用于一些解空间相当大的问题。 它经常呈现一种树形结构，先进入左节点，当到了底部或者条件不满足时返回父节点并进入右节点。一个典型的例子就是深度优先搜索 如果不加限制条件直接搜索的话复杂度将是2^n。因此我们需要添加一些限界函数来减小搜索量。 限界函数一般有两个，一个是用来限制左支的，叫显式约数条件。另一种是限制是否搜索右支的，叫隐式约束条件

介绍后缀中的后缀是一个字符串的所有后缀。例如abcde的后缀有5个，分别是abcde,bcde,cde,de,e。 后缀树是一种字符串算法，它可以被用于字符串搜索，寻找最长公共子串，查找匹配次数等。常见的匹配算法如KMP算法都是在模式串上做文章，而后缀树确实在匹配串上构建的。 后缀树需要满足五条性质： 如果字符串长度为n，那么后缀树中有n个叶子 除了根节点，所有除叶结点外的节点都至少有两个儿子