### 计算摄影学——斯坦福大学课程精要 #### 一、课程概述 本课程由美国斯坦福大学提供，是关于计算摄影的最新讲座资料。计算摄影是一种结合了计算机科学与传统摄影技术的新领域，它利用算法和技术来增强图像质量、改善成像过程，并探索新的创意表达方式。该课程由斯坦福大学计算机科学系教授Marc Levoy讲授，旨在为学生介绍计算摄影的基础知识和技术。 #### 二、课程内容概览 根据提供的部分课程内容，我们可以总结出以下几个核心知识点： ##### 1. 摄像头像素处理流程 - **每台相机都使用不同的算法**：不同的相机制造商采用独特的处理技术和算法，这些技术可能会随着时间和型号的不同而变化。 - **处理顺序可能有所不同**：即使在相同类型的相机中，处理步骤的顺序也可能不同。 - **大多数技术都是专有的**：许多高级处理技术是由相机制造商持有专利的技术，对外界保密。 ##### 2. 传感器处理流程 - **去马赛克**（Demosaicing）：将原始图像中的单色像素转换成彩色像素。 - **色调映射与白平衡**（Tone Mapping & White Balancing）：调整图像的整体亮度和色彩平衡。 - **降噪与锐化**（Denoising & Sharpening）：减少图像噪声并增加细节清晰度。 - **压缩**：对图像进行压缩以便存储和传输。 - **模拟到数字转换**（Analog-to-Digital Conversion, ADC）：将传感器捕捉到的模拟信号转换为数字信号。 - **存储**：将处理后的数字信号保存到存储介质上。 ##### 3. 传感器技术 - **光电效应**：当光子撞击材料时，可能会发射出电子。这一过程取决于光的波长而非强度。 - **量子效率**：并不是所有的光子都能产生电子，这取决于设备的量子效率。例如，人眼的量子效率约为15%，而典型的数码相机则小于50%。 - **像素大小**：像素的电流非常小，通常在10-100fA之间，因此需要通过集成空间和时间来获取更多的电子。较大的像素和较长的曝光时间可以提高测量的准确性。 - **全阱容量**：过多的光子会导致饱和现象，较大的容量意味着更高的动态范围。 - **泛光**：当一个像素上的电荷溢出到邻近像素时会发生泛光现象，这种现象在CCD和CMOS传感器上都可能发生。 #### 三、技术细节 - **光电效应**：光子撞击材料表面后，可能会使材料释放出电子，这一过程称为光电效应。该过程仅依赖于光的波长而不是其强度。爱因斯坦曾提出，光子的能量可以通过公式\(E_{\text{photon}} = h \times \frac{c}{\lambda}\)来计算，其中\(h\)是普朗克常数，\(c\)是光速，\(\lambda\)是波长。 - **量子效率**：量子效率是指器件能够将光子转化为电子的概率。例如，人眼的量子效率大约为15%，而典型的数码相机的量子效率小于50%。最好的背照式CCD传感器的量子效率可超过90%。 - **像素大小**：较大的像素面积以及更长的曝光时间可以收集更多的电子，从而获得更准确的测量结果。例如，Casio EX-F1相机的像素尺寸为2.5微米×2.5微米（总面积6微米²），而Canon 5D II的像素尺寸为6.4微米×6.4微米（总面积41微米²）。 通过以上内容的学习，我们可以了解到计算摄影不仅仅是简单的图像捕捉，而是涉及到了复杂的传感器技术和先进的图像处理算法。掌握这些知识对于理解现代摄影技术和开发新的摄影应用具有重要意义。

CavalierContours是一个专门针对2D折线处理的开源库，它提供了丰富的功能，如折线的偏移、合并等，适用于计算机辅助设计（CAD）、计算几何、空间索引、计算机辅助制造（CAM）以及Hilbert曲线等相关领域。本文将深入探讨CavalierContours的核心特性、工作原理以及其在不同应用场景中的应用。 让我们了解一下折线偏移。在2D几何中，折线偏移是获取折线周围一定距离轮廓的过程。这在CAD系统中尤其常见，用于创建零件的边界或构建安全间距。CavalierContours库提供了高效且精确的偏移算法，能够处理各种复杂形状的折线，包括自相交和尖角。偏移算法通常涉及到线段的连接和拆分，以确保最终轮廓的连续性和封闭性。 接着是折线合并，这是一个将多条折线合并成单一连续路径的过程。在处理多个几何对象时，例如组合不同的零件或路径，这种功能非常有用。CavalierContours库通过识别和消除重叠部分，确保合并后的路径简洁而准确。 CavalierContours使用了计算几何中的核心算法，这些算法可能基于扫掠面、射线投射或其他数学原理。这些技术旨在保证几何操作的正确性和效率，同时减少因浮点误差可能导致的问题。 此外，该库还涉及到了空间索引的概念。空间索引是一种数据结构，能够快速定位和查询2D或3D空间中的对象。在处理大量几何元素时，这种索引可以极大地提高性能。CavalierContours可能使用了如四叉树、R树或B树等空间索引结构。 对于计算机辅助制造（CAM）领域，CavalierContours可以帮助生成刀具路径，这是将3D模型转换为机器可读指令的关键步骤。通过折线偏移，可以创建出切割或雕刻的边界，确保工具在加工过程中保持安全距离。 Hilbert曲线是CavalierContours提及的另一个主题，这是一种在2D网格上构造的分形曲线，具有良好的空间填充特性。在大数据可视化、图像压缩和多边形排序等方面，Hilbert曲线都有广泛应用。虽然CavalierContours主要关注2D折线处理，但理解Hilbert曲线的概念有助于拓展其潜在的用途。 作为用C++实现的库，CavalierContours利用了面向对象编程的特性，提供了易于理解和使用的API。开发者可以方便地集成到自己的项目中，进行二次开发，实现特定需求。 CavalierContours是一个强大且灵活的2D折线处理工具，它的核心功能如折线偏移和合并，对CAD、计算几何和CAM等领域有重大价值。通过利用高效算法和空间索引技术，该库在处理大量几何数据时表现出色。结合其他相关概念如Hilbert曲线，CavalierContours在解决实际问题时展现了广泛的应用潜力。

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gnina（发音为NEE-na）是一个分子对接程序，具有使用卷积神经网络对配体进行评分和优化的综合支持。 这是的叉子，是的叉子。 帮助 请。 提供一个示例Colab笔记本，其中显示了如何使用gnina。 引文 如果您发现gnina有用，请引用我们的论文： GNINA 1.0：分子对接与深度学习（主要应用引用） 阿McNutt，P Francoeur，R Aggarwal，T Masuda，R Meli，M Ragoza，J Sunseri，DR Koes。 ChemRxiv，2021年 卷积神经网络的蛋白质配体评分（主要方法引用） M Ragoza，J Hochuli，E Idrobo，J Sunseri，DR Koes。 J.化学。 Inf。 模型，2017 基于原子网格的卷积神经网络的配体姿态优化M Ragoza，L Turner和DR Koes。 分子与材料的机器学习NIP

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该书从基因、RNA、蛋白质、表观遗传学四个方面介绍计算生物学和生物信息学知识、案例。作者是Ka-Chun Wong。该电子书文字可复制。

《Computational Complexity: A Modern Approach》是一部将所有有关复杂度知识理论集于一体的教程。将最新进展和经典结果结合起来，是一部很难得的研究生入门级教程。既是相关科研人员的一部很好的参考书，也是自学人员很难得的一本很好自学教程。本书一开始引入该领域的最基本知识，然后逐步深入，介绍更多深层次的结果，每章末都附有练习。对复杂度感兴趣的人士，物理学家，数学家以及科研人员这本书都是相当受益。

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