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Allen Hong's Blog

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  Computer-Network
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    02.以太网
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    04_以太网CSMACD-说明
    
    04_以太网CSMACD
    
    03.WIFI
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    02_WIFI_CSMACA
    
    03_WIFI_结构
    
    05_WIFI_两个问题
    
    04_间隔时间
    04_间隔时间
    
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    计算机网络概论-黄能富教授-台湾新竹清华大学 (P33. 第3周.7.IEEE 802.11 無線區域網路：Wireless LAN-7)
    
    计算机网络概论-黄能富教授-台湾新竹清华大学 (P34. 第3周.8.IEEE 802.11 無線區域網路：Wireless LAN-8)
    
    计算机网络概论-黄能富教授-台湾新竹清华大学 (P35. 第3周.9.IEEE 802.11 無線區域網路：Wireless LAN-9)
    
    计算机网络概论-黄能富教授-台湾新竹清华大学 (P36. 第3周.10.IEEE 802.11 無線區域網路：Wireless LAN-10)
    
    计算机网络概论-黄能富教授-台湾新竹清华大学 (P37. 第3周.11.IEEE 802.11 無線區域網路：Wireless LAN-11)
    
    计算机网络概论-黄能富教授-台湾新竹清华大学 (P38. 第3周.12.IEEE 802.11 無線區域網路：Wireless LAN-12)
    
    计算机网络概论-黄能富教授-台湾新竹清华大学 (P39. 第3周.13.IEEE 802.11 無線區域網路：Wireless LAN-13)
    
    04.SpanTree
    04.SpanTree
    
    01_SpanTree_介绍
    
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    05.VLAN
    05.VLAN
    
    01_VLAN_介绍和使用流程
    
    02_VLAN_交换机支持
    
    03_VLAN_协议中支持
  - 03.Network_Layer
    03.Network_Layer
    
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    NAT
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  - 04.Transport_Layer
    04.Transport_Layer
    
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    P2P
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    关于 NAS 中做种安全的思考和 ChatGPT 对话
    
    P2P 技术科普
    
    通过 NAS 实现 BYPT 的做种
    
    SNMP
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    SNMP 协议实验一：配置 SNMP 基础通信
    
    SNMP 协议实验二：配置 SNMP Trap 通信
    
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    VPN
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    VPN 个人使用经验以及问题排查
    
    VPN 原理学习
    
    NAS 中使用 VPN
    
    利用 polipo 实现全局代理
    
    V2ray 连接的注意点
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    计算机网络408考研历年真题解析（有字幕无背景音乐版） (P1. 计算机网络408考研2009年真题解析)
    
    计算机网络408考研历年真题解析（有字幕无背景音乐版） (P10. 计算机网络408考研2018年真题解析)
    
    计算机网络408考研历年真题解析（有字幕无背景音乐版） (P11. 计算机网络408考研2019年真题解析)
    
    计算机网络408考研历年真题解析（有字幕无背景音乐版） (P12. 计算机网络408考研2020年真题解析)
    
    计算机网络408考研历年真题解析（有字幕无背景音乐版） (P2. 计算机网络408考研2010年真题解析)
    
    计算机网络408考研历年真题解析（有字幕无背景音乐版） (P3. 计算机网络408考研2011年真题解析)
    
    计算机网络408考研历年真题解析（有字幕无背景音乐版） (P4. 计算机网络408考研2012年真题解析)
    
    计算机网络408考研历年真题解析（有字幕无背景音乐版） (P5. 计算机网络408考研2013年真题解析)
    
    计算机网络408考研历年真题解析（有字幕无背景音乐版） (P6. 计算机网络408考研2014年真题解析)
    
    计算机网络408考研历年真题解析（有字幕无背景音乐版） (P7. 计算机网络408考研2015年真题解析)
    
    计算机网络408考研历年真题解析（有字幕无背景音乐版） (P8. 计算机网络408考研2016年真题解析)
    
    计算机网络408考研历年真题解析（有字幕无背景音乐版） (P9. 计算机网络408考研2017年真题解析)
- CPP-Study
  CPP-Study
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  Data-Structure
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  Deep-Learning
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    GPU共有内存
    
    Pytorch中涉及时间的参数设定_x264
    
    Pytorch修改网络参数一
    
    Pytorch修改网络参数二
  - 基本概念
    基本概念
    
    关于 batch_size
    
    动图理解CNN
    
    卷积1：分组卷积
    
    卷积2：Depthwise和Pointwise
  - 模型加速
    模型加速
    
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  - 视频整理
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    01.入门介绍和基础知识
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    1. 预测本频道观看人数（上） - 机器学习基本概念简介
    
    预测本频道观看人数（下） - 机器学习基本概念简介
    
    02.关于训练（重要）
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    神经网络训练不起来怎么办（1）：局部最小值（：Loacl Minima）与鞍点（Saddle Point）
    
    神经网络训练不起来怎么办（2）：批次（batch）与动量（Momentum）
    
    神经网络训练不起来怎么办（3）：自动调整学习速率（Learning Rate）
    
    神经网络训练不起来怎么办（4）：损失函数（Loss）也可能有影响
    
    神经网络训练不起来怎么办（5）：批次标准化（Batch Normalization）简介
    
    03.CNN
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    卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN)
    
    卷积神经网络的底层是傅里叶变换，傅里叶变换的底层是希尔伯特空间坐标变换
    
    04.CNN类网络
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    UNet网络结构讲解(语义分割)
    
    05.Self-Attention
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    自注意力机制 (Self-attention) (上)
    
    自注意力机制 (Self-attention) (下)
    
    06.Seq2Seq
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    Transformer (上)
    
    Transformer (下)
    
    07.Transformer
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    3. KNNLM
    
    Transformer (上)
    
    Transformer (下)
    
    08.BERT
    08.BERT
    
    自监督学习 (Self-supervised Learning) (一) – 芝麻街与进击的巨人
    
    自监督学习 (Self-supervised Learning) (三) – BERT的奇闻轶事
    
    自监督学习 (Self-supervised Learning) (二) – BERT简介
    
    自监督学习 (Self-supervised Learning) (四) – GPT的野望
    
    09.Auto-Encoder
    09.Auto-Encoder
    
    自编码器 (Auto-encoder) (上) – 基本概念
    
    自编码器 (Auto-encoder) (下) – 领结变声器与更多应用
    
    10.TransformerCV
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    MAE
    
    Swin Transformer
    
    ViT
    
    11.Misc
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    元学习 Meta Learning (一) - 元学习和机器学习一样也是三個步驟
    
    元学习 Meta Learning (二) - 万物皆可 Meta
    
    强化学习 (Reinforcement Learning, RL) (一) – 强化学习跟机器学习一样都是三个步骤
    
    强化学习 (Reinforcement Learning, RL) (三) - Actor-Critic
    
    强化学习 (Reinforcement Learning, RL) (二) – Policy Gradient与修课心情
    
    强化学习 (Reinforcement Learning, RL) (五) - 如何从示范中学习？逆向强化学习（Inverse RL）
    
    强化学习 (Reinforcement Learning, RL) (四) - 回馈非常罕见的时候怎么办？机器的望梅止渴
    
    机器学习模型的可解释性 (Explainable ML) (上) – 为什么神经网络可以正确分辨
    
    机器学习模型的可解释性 (Explainable ML) (下) –机器心中的猫长什么样子？
    
    来自人类的恶意攻击 (Adversarial Attack) (一) – 基本概念
    
    来自人类的恶意攻击 (Adversarial Attack) (二) – 神经网络能否躲过人类深不见底的恶意？
    
    概述领域自适应 (Domain Adaptation)
    
    神经网络压缩 (Network Compression) (一) - 神经网络剪枝 (Pruning）与大乐透假说
    
    神经网络压缩(Network Compression) (二) - 从各自不同的面向来压缩神经网络
    
    终身学习 (Life Long Learning, LL) (一) -灾难性遗忘（catastrophic forgetting）
    
    终身学习 (Life Long Learning, LL) (二) - 灾难性遗忘（catastrophic forgetting）的克服之道
- Machine-Learning
  Machine-Learning
  - 回归问题(Chap.1-3)
  - 贝叶斯分类(Chap.4)
  - SVM 和 Kernel(Chapt.5-6)
  - 神经网络(Chap.7)
  - 泛化和正则化(Chap.8-9)
  - 无监督学习(Chap.9-11)
  - CS229
    CS229
    
    PCA
    
    SVD-1
    
    SVD-2
    
    VC-dimension
    
    稀疏编码
    
    Reference
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- Operating-System
  Operating-System
  - Jiang-OS
    Jiang-OS
    
    JYY操作系统课程总结
    
    fork讲解-南京大学2022操作系统-P11]
    
    编译器对并发的干扰
    
    设备驱动程序和ioctl
    
    截图
    截图
    
    屏幕截图(50)
    
    屏幕截图(53)
    
    屏幕截图(54)
    
    屏幕截图(55)
    
    屏幕截图(56)
    
    屏幕截图(57)
    
    屏幕截图(58)
    
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    屏幕截图(74)
    
    屏幕截图(76)
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    Kaoyan
    
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    个人笔记
    
    Stride 调度算法
    
    Study OS By History
    
    spooling
    
    优先级反转
    
    标志寄存器作用
    
    流水线
    
    移码的作用
    
    程序加载和运行过程
    
    管道
    
    虚拟地址总结
  - 问答
    问答
    
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- 数学知识
  数学知识
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  - 2.梯度下降和共轭梯度下降.md
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- 模拟电路
  模拟电路
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书籍记录
书籍记录
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  Debug-Hacker
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  流畅的Python
- 程序员自我修养
  程序员自我修养
- 鸟哥的Linux私房菜
  鸟哥的Linux私房菜
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    第六章: 文件权限
    
    第六章: ACL 的使用
  - chapter14
    chapter14
    
    第十四章: Linux 用户管理的四个文件（重要）
    
    第十四章: 用户身份切换(su & sudo)
    
    第十四章: 特殊Shell && PAM模块
  - chapter16
    chapter16
    
    第十六章: 例行性工作（只执行一次）
    
    第十六章: 例行性工作（循环执行）
  - chapter17
    chapter17
    
    程序管理
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    chapter18
    
    第十八章：系统服务dameon
  - chapter19
    chapter19
    
    第十九章: 日志文件一
    
    第十九章: 日志文件二
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算法记录
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  个人欣赏的算法
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  做题记录
  - CCF-CSP
    
    CCF-CSP
    
    201609
    
    201609
    
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    201612
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    201703
    
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    201709
    
    201709
    
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    201712
    
    201712
    
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    Pro3_WA_65
    
    Pro4
    
    Pro4_WA
    
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    201803
    
    201803
    
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    Pro4
    
    201812
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    Pro3
    
    201903
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    202104
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    UVA12333
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    Cpp安装Opencv以及VS下配置
    
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    Cpp生成使用OpenCV函数的DLL文件
    
    Cpp编译Opencv X86
    
    Cpp编译Opencv生成的具体结构（强烈推荐编译后看一遍）
    
    Reference
    Reference
    
    asset
- Python
  Python
  - Python卸载所有库.md
  - Python处理Excel图表散点消失.md
  - Python处理Qt异常注意点.md
  - Python悬停显示注释.md
  - Python打包心得-打包篇.md
  - Python打包心得-番外.md
  - Python打包心得-程序篇.md
  - Python无法删除目录.md
  - Python查看packages路径.md
  - Python语法糖备忘录.md
  - property.md
  - pyautogui.md
  - pyenv.txt
  - python_logging.md
  - python有无符号处理.md
  - pywinauto.md
  - forcheck
    forcheck
    
    000
    
    001
    
    002
    
    003
    
    004
    
    005
    
    006
    
    007
  - import
    import
    
    Python 模块搜索机制详解
    
    导入路径修改方案
    
    同级文件导入解决方案
    
    settings 模块导入最佳实践
  - opencv
    opencv
    
    安装 opencv 报错 ImportError
  - paddleocr
    paddleocr
    
    PaddleOCR 运行很慢
  - pywinauto
    pywinauto
    
    pywinauto 无法解析 TreeItem 控件
Vision
Vision
- 个人记录
  个人记录
- 光和颜色
  光和颜色
  - 光的偏振理解
  - 光的理解
    光的理解
    
    光谱图的理解
    
    参考文章一
  - 色彩空间
    色彩空间
    
    LAB和RGB互转实例和注意点
    
    个人理解-色彩空间
    
    色彩空间视频推荐
    
    HSV和HSL
    HSV和HSL
    
    HSV和HSL
    
    RGB和HSL互转实现文档
    
    Reference
    Reference
    
    asset
- 光学硬件
  光学硬件
- 图像处理
  图像处理
  - 00.基本概念
    00.基本概念
    
    01.resize和resample.html
    
    02.基础滤波函数.md
    
    03.金字塔函数.md
    
    04.形态学.md
    
    05.形态学的应用.md
    
    06.变换矩阵.md
    
    07.阈值处理.md
    
    08.直方图.md
    
    09.二维几何和轮廓.md
    
    10.轮廓匹配.md
    
    12.图片质量评价.md
    
    13.杂项.md
    
    14.色彩空间.md
  - 01.各种滤波
    
    01.各种滤波
    
    Gabor 滤波
    Gabor 滤波
    
    Gabor 滤波作用
    
    Guided_Filter
    Guided_Filter
    
    Guided_Filter-主要原理及公式推导
    
    Guilded_Filter-最终流程
    
    Median_Filter
    Median_Filter
    
    Median_Filter-加速
    
    WeightedMedian_Filter-原理和加速
    
    中值滤波家族
    
    自适应中值滤波
    
    SideWindow_Filter
    SideWindow_Filter
    
    Side Window Filtering
    
    Reference
    Reference
    
    asset
    
    WLS_Filter
    WLS_Filter
    
    WLS 滤波-论文
    
    WLS 滤波的公式理解
    
    卡尔曼滤波
    卡尔曼滤波
    
    README
    
    阅读一
    
    阅读一补充材料
    
    阅读三
    
    阅读二
    
    阅读四-协方差外插方程
    
    阅读四-协方差更新方程
    
    阅读四-测量方程
    
    阅读四-状态外插方程
    
    阅读四-状态更新方程
    
    阅读四
    
    双边滤波
    双边滤波
    
    Bilateral_Filter_加速
    
    Bilateral_Filter_原理
    
    Piecewise linear 快速双边滤波记录
    
    双边滤波FPGA实现文档
    
    双边滤波记录
    
    Reference
    Reference
    
    code
    
    papers
    
    各向异性滤波
    各向异性滤波
    
    各向异性滤波记录
    
    同态滤波
    同态滤波
    
    同态滤波简单介绍
    
    最小值滤波
    最小值滤波
    
    加速方法
    
    维纳滤波
    维纳滤波
    
    维纳滤波正则化
    
    高斯滤波
    高斯滤波
    
    高斯滤波_常见Kernel
  - 02.特征提取和边缘检测
    02.特征提取和边缘检测
    
    01.特征点三部曲：提取；描述；匹配.md
    
    02.更详细的角点函数.md
    
    03.HOG 特征.md
    
    04.傅里叶描述子.md
    
    05.特别的特征：边缘检测.md
    
    06.特别的特征：Ridgets.md
    
    07.特别的特征：直线特征.md
    
    08.特别的特征：人脸特征.md
    
    09.直线检测方法：LSD.md
    
    10.边缘检测方法：EdgeDrawing.md
    
    11.直线检测方法：EDLines.md
    
    Reference
    Reference
    
    asset
  - 03.目标分类识别和检索
    03.目标分类识别和检索
    
    其他
    其他
    
    EdgeBoxes
    
    SelectriveSearchSegmentation
    
    基于数据学习
    基于数据学习
    
    数据学习的开始：HOG+SVM
    
    数据学习的提升：BoW 词袋模型
    
    数据学习的提升：级联分类器
    
    WalBoost 分类器（xobject 模块）（未成功）
    
    多目标识别（dpm 模块）
    
    针对特定物体
    针对特定物体
    
    霍尔变换检测直线和圆
    
    常见检测：检测椭圆、斑点
    
    常见检测：条形码二维码
    
    常见检测：文字（text 模块）
    
    常见检测：人脸识别
    
    高精度检测圆形的几个方法
  - 04.图像分割和前后景分离
    04.图像分割和前后景分离
    
    01.简单图像是分割：直接用形态学膨胀腐蚀.md
    
    02.交互式前后背景分离：GrabCut, WaterShed, AlphaMatting.md
    
    03.视频帧前后背景分离：BackGroundSubtractor.md
    
    04.HfsSegment（hfs 模块）.md
    
    05.GraphSegment（ximgproc 模块）.md
    
    Reference
    Reference
    
    asset
  - 05.图像配准和拼接
    05.图像配准和拼接
    
    01.整体配准一：feature-based（reg、ecc）.md
    
    02.整体配准二：pixel-based（特征点、稀疏光流）.md
    
    03.局部配准：MeshWarp.md
    
    04.不同亮度的配准（HDR MTB）.md
    
    05.从图像配准到图像拼接：简单介绍.md
    
    06.从图像配准到图像拼接：细节介绍.md
    
    图片对齐进度-0531.pptx
  - 06.图像融合
    06.图像融合
    
    图像融合学习记录
    
    梯度投影融合闪光非闪光
    
    联合双边滤波融合闪光非闪光
    
    图像融合：HDR 融合
    
    Reference
    Reference
    
    asset
    
    code
  - 07.模板匹配
    07.模板匹配
    
    OpenCV 使用模板匹配
  - 08.噪声
    
    08.噪声
    
    01.相机噪声类型
    
    01.相机噪声类型
    
    01.散粒噪声.htm
    
    02.传感器噪声一.html
    
    03.PRNU_DSNU.md
    
    04.噪声来源分析.html
    
    02.EMVA1288
    
    02.EMVA1288
    
    EMVA1288噪声标定学习记录
    
    03.噪声标定
    
    03.噪声标定
    
    从单张图片估计噪声
    
    文章一
    
    文章二
    
    Reference
    Reference
    
    材料
    
    04.去噪方法
    
    04.去噪方法
    
    Reference
    Reference
    
    asset
    
    05.彩色噪声
    05.彩色噪声
    
    个人记录
    
    Reference
    Reference
    
    asset
  - 09.超分
    
    09.超分
    
    Paper-1
    
    超分文章二：Fast Direct Super-Resolution by Simple Functions
    
    Paper-3.1
    
    Paper-3.2
    
    超分文章三：Image Super-Resolution as Sparse Representation of Raw Image Patches
    
    Reference
    Reference
    
    材料
  - 10.去模糊和模糊原因分析
    10.去模糊和模糊原因分析
    
    MTF测试注意事项
    
    readme
    
    光源对图像清晰度的影响
    
    去模糊-ImagePrior
    
    去模糊-手抖-01
    
    去模糊-简单版
    
    去模糊-解决失焦问题的黑科技
    
    去模糊-消除摄影中的运动模糊
    
    Reference
    Reference
    
    材料
  - 11.锐化和低光照和对比度增强
    11.锐化和低光照和对比度增强
    
    ToneMapping和对比度增强的关系
    
    低光照和对比度增强的关系
    
    锐化和对比度增强的关系
    
    低光照_对比度增强
    低光照_对比度增强
    
    ACE 算法（自动色彩均衡）
    
    CLAHE 改编
    
    CLAHE
    
    Retinex
    
    同态滤波
    
    OpenCV 中使用对比度增强
    
    模拟去雾
    
    非线性变换
    
    Reference
    Reference
    
    材料
    
    锐化
    锐化
    
    自适应锐化
  - 12.HDR
    
    12.HDR
    
    01.使用OpenCV进行长短帧HDR.md
    
    02.ExposureFusion.md
    
    11.Tonemapping和CCM的顺序.md
    
    12.GlobalToneMapping.html
    
    21.图像传感器中的HDR技术.html
  - 13.色调和颜色
    
    13.色调和颜色
    
    HSV和HSL
    
    LAB和RGB互转实例和注意点
    
    RGB和HSL互转实现文档
    
    偏色检测
    
    肤色检测的一些算法记录
    
    饱和度调整
    
    HSV
    HSV
    
    亮度、色调、饱和度调整流程（旧）
    
    亮度、色调、饱和度调整调研（新）
    
    Reference
    Reference
    
    asset
  - 14.风格化和修图
    14.风格化和修图
    
    使用 OpenCV 进行图片风格化
    
    图像修图之放大眼睛
    
    皮肤美白
    
    图像修图之祛痘
    
    柔光的实现原理
    
    风格化之水彩画
    
    图像风格化之老照片风格
  - 15.纹理相关
    15.纹理相关
    
    去除纹理的几篇文章学习
    
    纹理合成学习记录
    
    Reference
    Reference
    
    asset
    
    code
  - 16.图像补全
    16.图像补全
    
    Criminisi 和 Telea 图像修复算法记录
    
    PatchMatch 算法
    
    Reference
    Reference
    
    asset
  - 17.光流和目标追踪
    17.光流和目标追踪
    
    基础知识-光流：稀疏和稠密
    
    追踪：MeanShift, CamShift
    
    追踪：tracker 模块
    
    追踪：motempl 模块
  - 18.后期去色差
    18.后期去色差
    
    去色差说明
    
    02.去紫边记录
    
    Reference
    Reference
    
    papers
  - 97.抗锯齿
    97.抗锯齿
    
    readme
  - 98.黑科技
    98.黑科技
    
    智能套索学习记录（Intelligent Scissors）
    
    缝隙裁剪 Seam Carving
  - 99.杂项
    99.杂项
    
    01.去雾.md
    
    04.图像相似度.md
    
    05.视网膜模型.md
    
    06.显著性检测.md
    
    07.SuperPixels.md
    
    08.PeiLinNormalization.md
    
    09.Radon Transform(拉东变换).md
    
    10.Phase Unwarping.md
    
    11.Flicker的理解.docx
    
    Reference
    Reference
    
    asset
- 照明
  照明
- 相机ISP
  相机ISP
  - 镜头涉及到的模块.docx
  - 01.DPC
    01.DPC
    
    DPC 坏点矫正
  - 02.BLC
    02.BLC
    
    BLC.md
  - 03.DSNU
    03.DSNU
    
    DSNU
  - 04.PRNU
    
    04.PRNU
    
    PRNU 让某些像素无法饱和
    
    PRNU 校正后仍然有竖线
  - 05.LSC
    05.LSC
    
    LSC：镜头矫正
    
    Python图像后处理与优化12-基本流程之晕影去除
  - 06.RawDenoise
    
    06.RawDenoise
    
    BNR
    
    Reference
    Reference
    
    papers
  - 07.CAC
    
    07.CAC
    
    Python图像后处理与优化14-基本流程之消除色差
    
    海康线扫相机像素校正原理推测
    
    色差消除记录
    
    Reference
    Reference
    
    paper
  - 08.AWB
    08.AWB
    
    AWB-1.docx
    
    AWB-2.docx
    
    AWB-3.docx
    
    AWB-4.md
    
    AWB-5.docx
    
    AWB-6.docx
    
    AWB-OpenCV.md
    
    AWB-视频.txt
    
    Reference
    Reference
    
    材料
  - 09.Demosaic
    
    09.Demosaic
    
    1.Demosaic系列一.docx
    
    2.Demosaic系列二.docx
    
    3.Demosaic系列三.docx
    
    4.Demosaic系列四.docx
    
    5.Demosaic系列五.docx
    
    Reference
    Reference
    
    papers
  - 10.LDC
    10.LDC
    
    1.相机畸变矫正的通俗理解
    
    2.相机畸变校正的正式理解
    
    3.使用OpenCV进行畸变校正
    
    实际进行畸变校正的注意点
  - 11.RGBDenoise
    11.RGBDenoise
    
    RGB Denoise
  - 12.CCM
    
    12.CCM
    
    CCM-1.htm
    
    CCM-2.pptx
    
    CCM-3.docx
    
    CCM-OpenCV.md
  - 13.Gamma
    13.Gamma
    
    Gamma 变换学习记录
  - 14.PostProcess
    14.PostProcess
    
    Post-Processing
  - 整体流程
    整体流程
    
    整体流程-1
    
    整体流程-2
    
    整体流程-3
    
    整体流程-hdrplus
    
    整体流程-效果
- 相机和镜头
  相机和镜头
- Reference
  Reference
  - asset
IP地理定位
IP地理定位
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- 归档（按创建时间）

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