一份简单的Makefile介绍入门，帮助在Linux系统下编译C/C++。

在自动驾驶的过程中，图像语义分割是其视觉系统中很重要的一环，现有的不少算法在晴天条件下对图像进行处理表现良好，但是一旦出现如雾天等恶劣天气，原有系统对图像的处理效果将大大降低。

本课题旨在通过算法途径，以图像复原为手段，提升图像理解算法在雾天条件下的感知能力，基于大气退化物理模型对雾天图像进行语义分割。

关于B站Coach Shane老师的每日英语听写 Daily English Dictation 1-400的学习记录。

HTML基础知识总结。

《人工智能及其应用》第一章绪论笔记总结。

有序搜索（ordered search）又称最佳优先搜索，设计估价函数选择最有希望的节点最为下一个要扩展的节点。

问题归约（problem reduction）是一种基于状态空间的问题描述与求解方法。已知问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个本原问题集合。

  SURF (Speeded Up Robust Features, 加速稳健特征) 是一个稳健的图像识别和描述算法，首先于2006年发表在ECCV大会上。这个算法可被用于计算机视觉任务，如物件识别和3D重构。他部分的灵感来自于SIFT算法。SURF标准的版本比SIFT要快数倍，并且其作者声称在不同图像变换方面比SIFT更加稳健。

  尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform 或 SIFT)是一种机器视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变数，融特征点和描述于一体。

  空域上的图像利于人眼分析，但是对于计算机来说分析困难，所以在很多情况下（比如滤波），需要在频域对图像进行处理。傅立叶变换把信号拆分成不同频率sin的组合，即可将空域的图像化到频域。