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KMP算法，背景不必多说，主要想写一写自己对KMP算法的一些理解和其具体实现。关于KMP算法的原理，阮一峰老师的这篇文章足矣。 字符串匹配的KMP算法 文中对KMP算法的匹配...

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FrEIA：Framework for Easily Invertible Architectures FrEIA 是实现 INN 的基础，可以理解为实现 INN 的最重要的...

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github 地址：https://github.com/hagabbar/cINNamon 1. 设置超参数： 2. 生成数据 ^^ 调用函数来生成样本数据，参数 labe...

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一、透明介质理论 1. 郎伯定律 di / dx = -KI K为薄膜的吸收系数，其值通常为正，采用负号表示强度减小。对整个膜厚度进行积分得： I = Io e-Kx ...

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github 地址：https://github.com/hagabbar/cINNamon 首先，这是通过 PyTorch 实现的。PyTorch 和 TensorFlow...

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一、标准神经网络与贝叶斯神经网络 通过优化的标准神经网络训练（从概率的角度来看）等同于权重的最大似然估计（MLE）。由于许多原因，这往往是不能令人满意的 —— 使用 MLE ...

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这篇文章理解自知乎上两篇文章： 带你理解CycleGAN，并用TensorFlow轻松实现 可能是近期最好玩的深度学习模型：CycleGAN的原理与实验详解 GAN 补充 深...

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INN 旨在从无法直接确定的复杂关系中解决逆向关系的问题，它的原理和使用范围在诸多论文当中尚不明确，但是在已知的资料当中，他的原理与GAN类似，并且在多篇论文中使用其与GAN...

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我们常常遇到这样的问题：给出一系列测量值，如何确定隐式参数？以配色为例，即给出标准样的光谱反射率曲线，如何确定配色配方。通常，从参数到测量空间的前向过程是明确定义的函数，而反...

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计算机配色发展了许多年，但仍不能满足使用需求，归根结底是由于其理论存在一些问题，使得其应用受到一定限制。如果可以找到这些限制点并加以修正，则有可能优化理论模型、提升配色性能。...

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如何将神经网络与计算机配色系统结合？到目前，已有许多相关的尝试。从传统神经网络到经遗传算法优化的BP网络，从输入三刺激值到输入分光反射率来进行训练，从配色配方输出到光学模型的...

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相位函数是描述介质内散射光线角度分布的函数，其与介质的物理特征（颗粒大小、折射率等）有关。 多通道模型不能得以广泛应用的一个重要原因就是散射函数计算的复杂性。多通道模型中散射...

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之前在《Multiple Scattering Calculations for Technology》中看到了部分讲四通道模型的内容，其中涉及到多个参数，而这些参数之间的关...

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《测色与计算机配色》： 多光通理论之所以未在仪器配色中取得实际效果，更主要的原因在于对配色精度的改善并不显著。 配色配方计算质量的好坏主要取决于描述反射、吸收和散射之间关系的...

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当光遇到物体时可能发生三种事情： 反射（如镜面） 折射（如棱镜） 散射（如大气中的气体分子） 光波可以被物体吸收，在这种情况下，它的能量被转化为热量。 光波可以被物体反射。 ...

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Colibri可立配 可立配是一个颜色管理系统。其包括几个重要组件： ColorSpec：用于规范品牌颜色和标准 ColorQuality：负责有色产品的监督、认证和最终认可...