基础索引›CV›§1. 数学与图像基础›§1.3 概率与优化基础§1.3.15凸优化常用解法（GD / Newton / LM）在 BA、PnP、ICP 中的应用？相关题目§1.3高斯/拉普拉斯/泊松噪声模型与对应的 MAP 去噪？→§1.3Bayes 决策、最大似然 vs 最大后验？分类问题里的 softmax + CE 的概率解释？→§1.1数字图像的像素、通道、位深、色彩空间（RGB/BGR/HSV/Lab/YUV/YCbCr）含义与转换？→§1.1采样定理（Nyquist）与图像走样（aliasing/moiré）的成因？为什么下采样要先低通滤波？→§1.1Gamma 校正与 sRGB 非线性？深度学习里 ToTensor 是否做了线性化？→§1.1图像直方图、累积直方图、直方图均衡化与 CLAHE 的差异？→