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[COMP4421]Image Processing
CHUNG Albert Chi Shing課程時間：2016年spring季
授課教授：Albert C.S. CHUNG
這門課的Grade：Grade神
说到Image Processing,不得不提另外两门CS课COMP4411 Computer Graphic以及COMP5421 Computer Vision。这三门课有着你中有我，我中有你的关系。对于上过4411和5421的同学，上这门课可以回想起被CK支配的恐惧轻松愉快的刷个龟。对于想走Graphic/Multimedia Area的同学，4411/4421/5421这三门非常相关的课，我建议先上4411，然后第二个学期5421和4421一起上。
这门课的topic有：
00 Introduction
01 Image Enhancement in the Spatial Domain
02 Image Enhancement in the Frequency Domain
03 Image Restoration and Filtering
04 Morphological Image Processing
05 Image Segmentation
06 Image Registration
07 Image Compression
08 Face Recognition
09 Iris Recognition
10 Fingerprint Recognition （这个不在考试范围里）
对于上过4411和5421的同学，这门课的不少内容都是在project中反复使用，非常熟悉的东西，能学到的新东西并不多。另外这门课的内容比较偏数学，公式较多背起来比较吃力，但是不背的话万一考了就GG了。另外有些细节千万要记住，例如Dilation需要对B做reflection而Erosion不用。FFT相关的部分以及nonlinear restoration filtering这部分有一定的难度。这门课的内容倒是还算有趣，note里不少的例子可以让人感受到所学算法的价值所在。
这门课的assignment有3个，每个都分为written和programming两部分。code量比较小，每个programming assignment如果使用正确的函数和矩阵操作10行左右就搞定了，workload并不大。
这门课的考试更像数学的考试，背好公式和各种细节的话并不难。Pastpaper就别想了，有时Albert会在课上用pastpaper的题做example。考试比较喜欢让你写出某个算法的过程，比如一步一步的做Watershed Segmentation Algorithm，AdaBoost，Eigenface之类的。有些题会考比较细节的东西，比如考filter时考个Contraharmonic mean filter的Q在不同情况时对什么noise有效之类的，另外考试会考matlab的基本语法，不熟悉matlab的同学考前一定要复习一下。考试里并没有见到需要自己做微积分运算的，不要被lecture note里复杂的公式吓到了。拿这门课刷龟其实也行，毕竟考试比较偏计算而不是coding，给龟大概是总评95以上给A+的样子。
[COMP2011]多写写program
CHUNG Albert Chi Shing课程时间：2015年Spring季
授课教授：Chung Albert
我觉得教授 同意学长说的---Albert是个绅shen士shi
这门课的Grade：龟神/较好
我觉得这门课
内容方面挺简单，大部分都会在COMP102X中学过，所以期中前大部分时间啃老本就够了。后面会接触一些其它的，像我这种没编程基础的就要多写写program练习了。
然而有写给龟方式我都已忘记_(:з」∠)_期中主要考概念，应该注重notes里的一些小知识点，期末只写程序，就要靠平时的练习了。就比如这次最后几道大题有一个较为奇葩loop的和一个pointer+recursion的，都需要想到好的logic，所以平时多写写program真的很
重要。lab跟102X的一样大家都是半小时走人，所以整体比较轻松。
这堂课的mainland也是够多的，所以想拿好龟要跟大神们竞争啊！
这门课主要目的大概就是加深你对programming的理解和思路，而不是扩充知识。所以为了美好的龟就疯狂的写program吧！！
最后吹点水 没想到Albert竟然跟我一个楼层！！！他住Hall VIII，floor gathering见到Albert的时候吓得我都飞了起来。我在想宿舍能接收到的迷之wifi--CSE_sMobileNet和wolf是不是就是他搞出来的
[COMP2011]论如何上好一门comp语言课
CHUNG Albert Chi Shing课程时间：201X年X季
授课教授：Albert Chueng
我觉得教授 挺好的/挺逗
这门课的Grade：Grade神/较好
我觉得这门课
终于等到出龟来写cwiki了。
首先说明本人是一个大学之前没有任何编程基础，只在第一个sem学了python的渣，如果是基础较好的大神看看就行了。
首先介绍课程：
C++入门，OOP基本被放在了2012，所以教的也就是基础语法。midtern之后才开始讲pointer。教授的进度是很慢的，还会用纸画结构，不管有多简单。三个assignment+midterm+final 平时有每周一次的lab lab不难，但还是推荐提前做，因为你会发现大家都是做好了带过去的，直接demo走人，半个小时就能出来了还能赶上晚饭。assignment也是超充足的时间，检测方法是改掉main函数里的input，一共10个case，错一个扣十分，所以千万要每个步骤讨论清楚，多自己想case run几次！midterm和final也都简单，特别midterm，就是不能犯小错误的意思。final教授去掉对错判断之后，全部都是改程序/写output/写程序的题目，基本刷一遍past paper就够了，我就是时间紧张notes也没怎么看就去了。
教授还是很萌的，港大毕业/UST的PG（有一次还给我们看他的student id）/剑桥博士，画NULL pointer的时候画成接地线的样子“because of my EE background”。最后两节课还给我们看了他做的face detection的视频。
我enroll的时候听学长说大一来上的都是大神，确实堂里大陆生很多，而且大神问教授的问题我都不大听得懂...但是即便如此还是要有信心学好这门课！先晒一下成绩：midterm90/100， final98/100，assignment 100/90/100，最后是A+
然后说一下经验，我听从cwiki上大神的意见去看了primer，确实比notes讲得详细，很多notes避开的概念也提到了，这里建议在midterm之前教授讲得特别简单的时候用它向后自学，看不懂没关系记住有这回事就可以了。
comp课光看懂notes并没有什么卵用......实战比较重要，一位大神在学期初的时候拉我进了oj的坑（online judge）当然大神可能是认真玩acm，我就做做简单的练手。杭电oj比较水，基础题很多，可以刷刷。北大oj不小心可能做到需要写大一些程序的题目，对把握整体结构是很有好处的。另外语法还是知道越多越好，每做一道可能就学会用了几个新函数。后期会发现算法比语法更重要，有几本书推荐：Problem solving with C++/Data structure/Algorithm 都是可以在图书馆借到的，后两本也有一些重合的地方，它们对树结构/link list/recursion都有更深刻的解释和拓展，Algorithm还会比较算法的优劣。当然以上三本我都没看完......弄明白的过程也主要依靠了各位大腿......十分感谢！另外TA和教授的资源也要多利用，我一个学期还是和TA发了很多邮件，甚至约过appointment，然后什么都问......没关系的！勇敢地上吧！
总得来说这门课的龟还是很好的，但是更重要的是怎么从一门内容有限的课中学到更多，如何更好的利用学语法的初级阶段了解它的用法。
[COMP2011]我们上的是同一堂课吗。。。
CHUNG Albert Chi Shing课程时间：2015年Spring季
授课教授：Chung Albert
我觉得教授 个人翘课太多就不评价了
这门课的Grade：Grade神
其实这门课学不到什么东西的，lab和作业都比较无聊，建议有能力的同学上2012H
好吧，如果你坚持要上这门课，以下是个人对此课的浅薄理解
这门课的标题和内容严重不符，与其说是Introduction to OOP，不如说是Introduction to C，不过再加上一些类和数据结构的东西罢了（不过这部分内容更重要，后面会说）
上课讲的东西其实挺少的，虽然看起来很多，但大部分都是例子，而且对C++的讲解只停留在皮毛（这就是我翘课的原因）。所以如果想深入学习的话，买一本C++ Primer自己看就好了。大部分人刚开始看的时候都会觉得很难，但是千万不要放弃。看完这本书虽然达不到精
通C++的层次，但是秒2011还是没什么问题的
下面说龟
本来想查一下给龟方式，没想到lmes上面的讲义都不见了，那我就直接说一下注意的问题吧
Assignment:这个学期的三次作业都很简单。第一次是算税，第二次是简单递归，第三次是简单链表，没什么难的，每个作业二十分钟左右就能做完，但是
必须检查！！！
因为这个学期的评分方式甚为坑爹，每个程序会用十组数据测试，所以如果你在一组数据上出错，那就是90分了
更要命的是在一些共同的地方出错。。。后果自己想象
虽然会给几组例子，但还是建议认真检查程序
midterm:不得不承认这门课刷新了我的三观
mean 75.5 sd 17.7
谁高出了mean 1.5个sd，我请他吃十顿饭:)
不过期中要考概念，所以拿满分还是有难度的。包括本人在内的一群97都是在概念上挂掉的
final:
mean 63.9 sd 22.2
大概是Professor看到期中的成绩高的离谱，所以故意要整我们，但是最后大家的分还是很高
不过据我了解也确实有很多mainland跪掉了
跪掉的具体原因我不清楚，但本人猜测应该是因为期末考试对data structure的考查到了极致
倒数第二题考的是linked list，最后一题考的是binary tree，中间还有一道题附了一页的stack的定义（empty(), pop(), size(), top(), push()这些基本函数，用过stl的人应该都了解）
而tree和stack这些内容恰恰在最后一次的讲义出现，我估计很多人看到后都懵了
在我看来，ust的语言课(本人只上过1021和2011）都是一条路子。虽然上课讲的主要是语法，但是考试时考查的是灵活运用，所以靠传统的刷讲义是远远不够的。所以要拿好龟不只是看看书那么简单，更重要的是勤于练习。如果没有代码量的积累，只靠临场发挥，写出的程序不是一团乱麻就是漏洞百出，成绩当然高不了。
所以如果你在1021这类的课上都挂了的话，上这门课必须要多用心了
[COMP4421]imageProcessing
CHUNG Albert Chi Shing课程时间：2013年Fall季
授课教授：Albert C.S. CHUNG
这门课的Grade：较好
对于图形图像的处理，之前没有什么基础，选课的时候完全是带着发热的脑袋想满足一下自己所谓的对摄影技术的卓越追求。毕竟，在小学五年级之前，那个每天带着红领巾目光炯炯的注视着乱成一锅粥却不失美感的操场的我，一直坚信自己可以成为美国国家地杂志的封面特约摄影师，开着结实的吉普车在非洲的大草原上奔驰而过，用相机与某种猫科动物一决雌雄。
好了，言归正传，Mr Chung 是一个和蔼可亲的教授，言语之间带着点黑色的小幽默，给人一种很舒服的感觉。也许是发型的缘故和他温文儒雅的讲话方式，他常常让我想起那个走遍了祖国大江南北，暸望过北欧层峦叠嶂的雪山，在尼罗河旁久久驻足的余秋雨老先生。当然，Mr Chung没有深沉的对人类文化流逝的叹息，因为他把全部激情献给了伟大的计算机事业，于是有了comp4421十大topics 如下：
00 Introduction
01 Image Enhancement in the Spatial Domain
02 Image Enhancement in the Frequency Domain(esp fourier transform)
03 Image Restoration and Filtering
04 Morphological Image Processing
05 Image Segmentation
06 Image Registration
07 Image Compression
08 Face Recognition
09 Fingerprint Recognition
Mr Chung讲课的时候会由浅入深，先介绍一些基础的知识，然后去讲解相关的应用。对于一些他认为很重要的知识点，他会给一些计算不是很复杂但是很有代表性的小例子。比如在讲face recognition的时候，他用了四个3＊1的column vector作为图像，把如何计算eigenface以及为什么值大的eigenvalue的对应的eigenvector优先处理讲的很明白。在Tutorial的时候，TA也通过一个实际的例子把data mining中曾经让我感觉很迷惑的AdaBoost算法解释的清晰生动。如果说有一些课给我们的是一个模糊的框，那么Mr Chung给了一个让我走进这个框去探索它的垫脚石，不是很高，但足以给我一个向前的动力。虽然他有时候会不厌其烦的用merge sort给一个很小的filter中的数值排序，也因此导致一些听课的foreign student直接举手大声问：“Could you speed up here please?” 但是我觉得他有意无意的传达给我们一个信息，那就是如果真的想深入一门学问，那你就要时时刻刻用它的思考方式想问题；如果遇到不明白的算法，那就编一个例子，亲自动手去算一算，敲一敲，也许会有意外的收获。
三个project都是matlab实现的，跟课上的重要内容遥相呼应。比如用那个看似很复杂的EM algorithm(就是那个根据正态分布一次一次的更新mean, variance,density参数直到万能的converge到足以满足设计者心理承受能力的那个东东)给一个很可爱的毛茸茸的懒懒的趴在一个树桩上面的大熊猫做segmentation。事实是，总是有很好的实现方法等待着你去思索，比如当我看到我handsome的同窗智慧的用各种基本常见矩阵解决了各种运算的时候，我也赶快羞愧的把那逐个像素处理的，丑陋的一圈一圈的loop从我的code中删掉了并进行了力所能及的改进。
相对于lecture的内容，考试要轻松的多。因为其中的很多内容比如说傅立叶变换的大积分，再比如求解Internal Energy各种恶心的偏微分方程连带着矩阵计算（数学系的孩子们也许觉着是a piece of cake), 还有watershed打死也看不懂的算法，教授是知道我们算不出来的。。。 所以，如果你对这门课程的内容有一个比较感性的认识，而且能用智能计算器做一些简单的算术运算，略懂一些线性代数（比如eigenvalue,eigenvector）和微分积分的知识，我感觉你对grade大可不必担忧。班级的整体的情况我不是很了解，这里提供一下我自己的情况仅供参考，期中：90，期末：93，三个project基本是满分，最后有A。
一学期下来，我感觉还是蛮有收获的。甚至在期末最忙的时候，我还会去翻一下Mr Chung上课提过的几篇论文，上网搜索一下相关的matlab的工具包。我想，本科课程只是给了我们一个基本的方向，深入的了解需要的是学习者自己孜孜不倦的努力探索以及熟能生巧的重复。如果一个教授的言传身教可以激发你的兴趣让你主动去研究去挖掘，那么他作为一个师者应该是成功的。
新的一年就要来临了，这一年中又会有怎样的故事，怎样的坚强与希望？有人曾经跟我说过，人生是坚韧不拔的细水长流，那就让夜夜夜夜的憧憬与希冀，化作日日日日的花朵绽放的清香。毕竟，有什么可以比做自己喜欢的事情更彰显出我们的快乐，也就是生命的价值呢？
PS:请原谅我意识流一样的叙事方式，本人小文艺青年一枚，希望这里有你需要的信息：）提前祝全体科大师生新年快乐！
