前言
这学期几乎全是硬核的算法/程序课，为了督促自己认真学习，我将每周写一篇周记。周记模板前一周保留，当周每日更新当日笔记。如有整段文字代码适合另起blog，也将链接标在周记对应的日期下。
课程：算法设计与分析、数字图像处理、游戏AI中的算法、视觉计算与深度学习、人工智能引论及实践课（NLP）、Python程序设计与数据挖掘导论、计算机图形学。
网课：程序设计实习、吴恩达机器学习、数据结构与算法。
TODO List
- 算分第一次作业（DDL 周五小班课 Done 周四下午）
- 游戏AI和人工智能引论课件（DDL 本周 Done 周二上午）
- 游戏AI游戏下载安装库（DDL 本周）
- 算分论文还没开始看（DDL 本周）
- 回顾简历上的项目，准备面试（DDL 周六）
- 刷题，尤其是树和图！（DDL 每天）
- 程序设计实习课件（三）简单的地方过一遍（DDL 周二晚 Done 周二晚）
- 程序设计实习课件（一）过一遍难的地方（DDL 周二晚 Done 周三早）
- 程序设计实习课件（二）认真学一遍！（DDL 周四晚 Nearly Done 周四晚）
- 计算机图形学确定一下课程内容（DDL 本周）
- 数字图像处理浏览课本（DDL 本周）
- Python搞到课件update一下（DDL 本周）
- 人工智能引论复习（DDL 本周 Nearly Done 周五晚）
- 挑战杯路网距离学习（DDL 本周）
2019.2.25
课程：算法设计与分析、游戏AI中的算法、人工智能引论、计算机图形学
日记：
算分真的是数学课啊，今天第一次留作业。游戏AI没怎么听，分析了各类游戏以及策略，我在补程序设计的作业。
计算机图形学还在讲概论，没怎么听，搞明白了作业什么的，感觉和GIS这边的计算机图形学风格完全不一样，要来了GIS的课件和作业，学的时候对比着看看吧。
C++11 lambda表达式与函数对象
https://blog.csdn.net/u010525694/article/details/72846701#commentBox
https://en.cppreference.com/w/cpp/language/lambda
起因是，今天在17群里看到如下代码：
auto suicide = []{ std::terminate(); };不明觉厉，然后发现是匿名函数。emmm，Python的Lambda倒是大一就用过，啊啊啊，快点更熟悉C++吧！
C++中的this指针
在C++中，this指针是所有成员函数的隐含参数（注：友元函数没有this指针，只有成员函数才有this指针），对象能通过this指针来访问自己的地址。也即，在成员函数内部，可用this来指向调用对象。
（呃，我居然忘了这个）
C++ 把引用作为返回值
http://www.runoob.com/cplusplus/returning-values-by-reference.html
https://blog.csdn.net/zhongguoren666/article/details/8523458
以引用返回函数值，定义函数时需要在函数名前加&。用引用返回函数值的最大好处是，在内存中不产生被返回值的副本。
我的理解是：所谓“把引用作为返回值”，就是返回了本该返回的变量的引用！也就不必生成一个新的变量副本。
但是浏览完相关博客，感觉似乎“把引用作为返回值”除了节约内存空间以外没什么其他应用，毕竟区别只是返回了一个引用，而返回处本来就在（这个引用指向的变量的）作用域内。任何对引用的操作都可以直接进行嘛。也许是我想多了，节约内存空间就已经足够牛逼了。另外第二个博客推荐细看《Effective C++》，再说吧。
2019.2.26
复习课程：游戏AI中的算法、人工智能引论、程序设计实习
日记：
上午复习了游戏AI和人工智能引论课件，下午刷程序设计（一）和（三）。
刷着刷着就觉得很忧伤，自己之前花了那么多力气吭哧吭哧学编程，可是那么多好东西就直接放在程序设计课里面了。我为什么不早点（不从一开始就）看这门课程呢？明明去年学程设语言的时候也可以看的啊。计概少教一点，数算少教一点，程设少教一点，我...我有点难过。诶，总之我获得的信息实在太少了，我获得信息的能力也要加强！当然，努力一点，耐心一点！
STL的容器直到今天才算是比较清晰，之前就知道什么vector map set然后瞎用，今天明白了multi和unordered的意思，以及实现的大致区别。只是会使用是不够的，要理解他们是怎么实现的才能更高效地使用。
C++ 匿名函数
外部变量：不是在匿名函数内部定义的变量都是外部变量。如下ff()函数x,y,z都是外部变量，a,b和n不是外部变量。
2019.2.27
课程：Python程序设计与数据挖掘导论、数字图像处理、算法设计与分析、教育与人工智能
日记：
Python因为觉得前几周估计在讲语法之类，没去上课。数字图像处理没讲啥，我感觉可能又要自学了，看书做作业。算分今天认真听了，讲分治。
今天主要在看郭老师的慕课，看算法，深搜广搜，贪心动归什么的。我发觉过去有太多误解了，譬如我一直以为递归就是把最终的问题一步步往小变，动归就是数组从小往大一个个计算（其实动归可以递归实现也可以递推实现），深搜就是解决骑士周游之类的问题（其实周游问题是太特殊的一个问题，算法只是一个“函数架子”罢了），广搜就是词梯问题和最短路径之类（其实这些问题基本都可以深搜解决）。当然这样理解也不是完全不对，但是就很机械很割裂。我潜意识里会把这些算法用题目去“分开”：深搜是一种方法，能解这一类问题。广搜是另一种方法，能解另一类问题。只有分治是把问题进行分割，最小距离问题必须用广搜（更不要说我寒假还有那么一小会儿把前/中/后序遍历的区分和深搜广搜搞混）。也就是说每种算法在我脑子里是“并列”的。
我曾经隐约觉得深搜广搜是一个特定的函数（现在觉得是函数架子），按需要调用返回答案，我们需要求的结果在返回值和参数里。但是我现在“突然”想明白，诶，深搜是一种算法啊，就是先做一些预处理把东西都准备好，从起点“进去”，做一些事情，然后“递归”，跑到下一层，在“下面乃至下下下下下面”继续做事情，发现到头了就跑回来，跑回来的时候把事情都做完了。全局变量一用，我们可以身处其外纵观全局，记录一些我们在意的数据（最值什么的）就好了。
说白了，我之前就没真正学过算法，我只是被科普了一下。我只知道深搜广搜的搜索顺序，只看明白了例题的代码，对代码怎么实现算法不是很清晰，对具体能解决什么样的“具体问题”，怎么去解决，更是不甚清楚。我当时看了半天代码，搞明白骑士周游问题一步步是怎么下来的，但是无奈那时代码理解能力差看的慢记不清，加上非算法代码实在太多，提炼不出核心代码，也就没有学到真正的算法实现。脑子里糊糊涂涂的。
相比之下慕课就很清晰，先抽象问题，再一步步分解问题，想怎么解决。会给一类题目，然后直接开始总结方法。算法就是搭代码架子，具体题目去填不同的操作。我曾经觉得很难看不懂的东西，慕课看起来...就很简单。
想想看，深搜广搜，不过是搜索（遍历）顺序不一样而已，最短距离问题当然也可以深搜（记录最小值就行），如果是有权边最短距离就得深搜。什么动归递归分治，根本不是并列的关系（也不完全是包含的关系），其实也没必要去想它们之间是什么关系。重点在于它们是通过寻找状态（不同大小的问题）以及状态之间的联系转移（代码要实现的操作）来解决问题的，毕竟不管什么问题要解决都是要“一步步解决”变小的。只不过某些量需要全部考虑状态总数大小确定而且状态是“紧挨着的”，可能就用动归，不然可能用递归比较好，递归一般来说慢一点等等区别。
说了一大堆乱七八糟的，总之，为什么我以前这么菜，烦。以及，编程不写多多的码，就是耍流氓。
2019.2.28
复习课程：程序设计实习、数字图像处理
日记：
第二周周四没课（因为双周然后实践课第三周以后才开），所以！复习算法！
今天小绿和小蓝更新了，难过了很久，emmm...
晚上开始看数字图像处理的课本，课件实在看不下去太简略了。但是课本第三版又太啰嗦了（而且数学实在太多），好像还是Matlab版本比较有意思。以及今天才知道什么是椒盐噪声...以前就以为是那种颗粒状的，原来还分胡椒和盐...
椒盐噪声是使图像的一些随机的噪声点，胡椒噪声的像素值为黑色（0），盐噪声的像素值为白色（255）。
2019.3.1
课程：视觉计算与深度学习、程序设计实习、算法设计与分析小班课
日记：
我深刻检讨！上午上课，下午上课，晚上就屁颠屁颠跑去吃好吃的，学习没多久就开始看b站对着笛子大大画的头像笑成小傻子，然后一不小心翻到一个《画外的我们》的同人up主的视频，然后实名心动跑去闲鱼淘二手。然后加了卖主的QQ进了绿蓝群...总之，过于浪荡了。卖主似乎很厉害的样子，是个高二的小朋友，会画画，打算认真学习所以淡圈了出一些同人（不过要等到高三才出）。我和卖主聊了很久，然后就...emmm...啊啊啊，我打算把她的所有同人周边都买下来！
嗯，所以今天没什么学习笔记。
2019.3.2
复习课程：计算机图形学、数字图像处理
日记：
没学什么，搜了一通资料，大概看了一眼，想揍自己。绿蓝一时爽，一直绿蓝就没法变成像小蓝一样伟大的人工智能科学家了！
和学长聊了聊信科保研的事情，总之他推荐我尽快去实验室，但是我怎么去实验室喔。太菜了。我现在的能力远远达不到所谓天赋所谓能力，就是欠练习！小蓝请给我力量！
2019.3.3
复习课程：程序设计与实习-刷题
日记：
做了周赛，一如既往地菜，还好。
看计算机图形学，看到自闭。
这个星期真的是，太颓废了啊！不行！下周每天至少刷两次模拟竞赛！