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PengChao 1914年-1918年，第一次世界大战期间，各个参战国发行了大量的战争债券，逐步积累的本币债务导致一战中大部分参战国或早或晚终结了金本位制。对于德国来说，在德国投降和被强索战争赔款之前，大部分都是本币债务，债主是德国人。战争最后两年，以及战后《凡尔赛和约》，德国被迫借入大量外债，战争失败，寄希望于战争胜利后马克升值来处理这些外债的希望破灭了。
德国开始推行债务货币化，赖掉了国内大部分债务，同时马克疲软让德国尝到好处。虽然货币皮然不利于进口和偿还外债，但对一国经济和资本市场有刺激作用，这在经济疲软期是有益的。德国出口业和债券市场开始好转，呈现一片繁荣。
《债务危机》为桥水创始人Ray·Dalio所著，这本书分为三部分，第一部分为理论阐述，介绍本书的观点，债务周期和种类，典型的债务周期主要分为通缩型和通胀型，第二部分为三个典型案例，德国一战后的恶行通胀、美国大萧条和2008次贷危机，第三部分是48次规模各异的债务危机，这本书让我们对债务危机有了全面且深刻的认识。
博主在写这篇读书笔记时刚刚读完德国恶性通胀的案例，纠正了自己很多错误的认识，读过书就要总结下，反正都是要忘记的。博主这篇读书笔记主要对应于《债务危机》的第一部分，对基本理论的介绍。主要是自己的一些摘抄*_*
在matlab中我们可以通过interp2在矩形网格内进行曲线插值，那么在python中有没有有类似的函数呢？有，并且有很多，都在scipy.interpolate模块中。这篇博客主要说两个比较相似的：interp2d和rectBivariateSpline。两者比较相似，如果输入是规整的网格点，那么使用rectBivariateSpline会更快。下面给一些介绍和例子：
2019年中国股市在贸易战的硝烟中表现还是可以的，可以预见的将来，投资中国发展无疑是有很高收益的，而证券市场的波动让个人投资者总是被割韭菜，那么有没有一种适合个人投资者的投资方式呢？ETF：交易型开放指数基金，是一个不错的选择。最近读了两本小白投资入门书籍《穷爸爸富爸爸》和《指数基金定投指南》，特整理读书笔记分享出来。
大概两三年前，博主有发过一篇综述：深度学习综述（二）深度学习用于目标检测 ，那时候主要是Fast-RCNN系列到yolo和ssd系列，之后很久不务正业没有跟进了。最近又开始跟进下，摘抄些笔记，没啥有深度的东西。
梳理下目标检测算法，大致经历了如下发展： 传统机器学习方法(slide window+feature extraction) -> Region Proposal + CNN -> Anchor Based CNN -> Anchor Free CNN。本文简单介绍Anchor Base方法中最著名的YOLO和SSD，Anchor Free方法中的CornerNet。
目前接触到的测试图像质量的软件有imatest和dxo analyzer，图像质量的评测需要和测试卡、光源灯器材结合使用，用于测试的器材通常价格昂贵并且越贵越好。网上imatest的破解版软件比较好找，所以相对于dxo analyzer小白用户更多，所以这篇博客简单接受imatest的安装和基本使用。
这篇博客适合新手小白，因为博主也是新手小白，大神可以不用点进来看啦。
Octave，全称GNU Octave。看到GNU三个字母，那么就知道它是自由使用的、免费的、开源的、全平台的。Octave设计的初衷就是提供一套可以提单Matlab的软件。所以严格按照Matlab基础语法编写的代码是可以不经修改直接在Octave运行的。
Matlab是商业软件，所以在一些专业领域的工具箱，以及GUI界面方面比Octave要优秀。Matlab动辄20G，而Octave只有200M，并且Octave已经集成了很多常用的工具箱（信号仿真，滤波器设计，图像处理，计算机视觉等等），如果不是Matlab比较新的功能，Octave在使用上和Matlab是没有差别的。（近年Matlab语法有些小改动，不过无伤大雅）
Matlab本身有着出色的图像算法分析工具，但有时我们出于速度和开发的需要，在matlab中调用opencv辅助处理，那么如何在matlab中调用opencv呢？这篇博客介绍三种方式：Matlab嵌入C++，使用mexOpenCV第三方工具，使用Matlab官方提供的Computer Vision Toolbox中的OpenCVInterface。
DNG是一种很灵活的图像格式，是在Tiff基础上拓展来的，随着传感器技术、后期图像处理能力的增强，我们很多时候直接将ISP采集的图像数据直接Dump下来，不做任何处理，这就是RAW图，同时我们把处理RAW图需要必要信息存下来（Bayer Pattern、白平衡、噪声水平等），然后我们就可以进行后期处理了。总之，DNG是一种RAW图格式，其中除了数据段之外，有很多标签信息。
Matlab中混编C++可以在提高代码效率的同时保持良好的脚本调用，在Matlab中可以用mex来编译C++代码，mex的命令怎么用可以直接doc mex看到。这篇博客主要因为博主需要跨平台编译，刚好遇到Matlab版本不同而产生的一些奇奇怪怪的问题，主要是记录博主自己踩过的坑。
这篇博客介绍的是Excel通过excllink插件调用matlab。excllink是官方提供的工具，在安装Matlab时如果勾选该toolbox，则会自动安装，但是安装好之后我们还需要在Excel中进行配置。
Matlab嵌入C++是很容易的，嵌入C++的matlab在保持易用性的同时，可以加快程序速度。嵌入的C++代码不能直接在matlab中断点调试，需要借助Visual Studio之类的工具进行调试。这篇博客主要以简单的demo导入，介绍如何在Matlab中嵌入C++程序。