KMP算法辟狈,背景不必多說跑筝,主要想寫一寫自己對KMP算法的一些理解和其具體實現(xiàn)括勺。關(guān)于KMP算法的原理,阮一峰老師的這篇文章足矣障斋。 字符串匹配的KMP算法 文中對KMP算法的匹配...

KMP算法辟狈,背景不必多說跑筝,主要想寫一寫自己對KMP算法的一些理解和其具體實現(xiàn)括勺。關(guān)于KMP算法的原理,阮一峰老師的這篇文章足矣障斋。 字符串匹配的KMP算法 文中對KMP算法的匹配...
FrEIA:Framework for Easily Invertible Architectures FrEIA 是實現(xiàn) INN 的基礎(chǔ)贞瞒,可以理解為實現(xiàn) INN 的最重要的...
github 地址:https://github.com/hagabbar/cINNamon 1. 設(shè)置超參數(shù): 2. 生成數(shù)據(jù) ^^ 調(diào)用函數(shù)來生成樣本數(shù)據(jù),參數(shù) labe...
一摆寄、透明介質(zhì)理論 1. 郎伯定律 di / dx = -KI K為薄膜的吸收系數(shù)失暴,其值通常為正,采用負號表示強度減小微饥。對整個膜厚度進行積分得: I = Io e-Kx ...
github 地址:https://github.com/hagabbar/cINNamon 首先逗扒,這是通過 PyTorch 實現(xiàn)的。PyTorch 和 TensorFlow...
一欠橘、標準神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 通過優(yōu)化的標準神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練(從概率的角度來看)等同于權(quán)重的最大似然估計(MLE)矩肩。由于許多原因,這往往是不能令人滿意的 —— 使用 MLE ...
INN 旨在從無法直接確定的復雜關(guān)系中解決逆向關(guān)系的問題,它的原理和使用范圍在諸多論文當中尚不明確刽酱,但是在已知的資料當中喳逛,他的原理與GAN類似,并且在多篇論文中使用其與GAN...
我們常常遇到這樣的問題:給出一系列測量值棵里,如何確定隱式參數(shù)润文?以配色為例,即給出標準樣的光譜反射率曲線殿怜,如何確定配色配方典蝌。通常,從參數(shù)到測量空間的前向過程是明確定義的函數(shù)头谜,而反...
計算機配色發(fā)展了許多年骏掀,但仍不能滿足使用需求,歸根結(jié)底是由于其理論存在一些問題乔夯,使得其應(yīng)用受到一定限制砖织。如果可以找到這些限制點并加以修正,則有可能優(yōu)化理論模型末荐、提升配色性能侧纯。...
如何將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計算機配色系統(tǒng)結(jié)合?到目前甲脏,已有許多相關(guān)的嘗試眶熬。從傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到經(jīng)遺傳算法優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò),從輸入三刺激值到輸入分光反射率來進行訓練块请,從配色配方輸出到光學模型的...
相位函數(shù)是描述介質(zhì)內(nèi)散射光線角度分布的函數(shù)娜氏,其與介質(zhì)的物理特征(顆粒大小、折射率等)有關(guān)墩新。 多通道模型不能得以廣泛應(yīng)用的一個重要原因就是散射函數(shù)計算的復雜性贸弥。多通道模型中散射...
之前在《Multiple Scattering Calculations for Technology》中看到了部分講四通道模型的內(nèi)容绵疲,其中涉及到多個參數(shù),而這些參數(shù)之間的關(guān)...
《測色與計算機配色》: 多光通理論之所以未在儀器配色中取得實際效果臣疑,更主要的原因在于對配色精度的改善并不顯著盔憨。 配色配方計算質(zhì)量的好壞主要取決于描述反射、吸收和散射之間關(guān)系的...
當光遇到物體時可能發(fā)生三種事情: 反射(如鏡面) 折射(如棱鏡) 散射(如大氣中的氣體分子) 光波可以被物體吸收,在這種情況下问慎,它的能量被轉(zhuǎn)化為熱量萍摊。 光波可以被物體反射。 ...
本節(jié)的內(nèi)容的有以下幾點:一驮樊、編程范式以及為什么要使用函數(shù)式編程薇正?二、什么是函數(shù)式編程三囚衔、函數(shù)式編程的特征 一挖腰、編程范式以及為什么要使用函數(shù)式編程? 1练湿、編程范式 我想大家應(yīng)該...