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我内部使用这个工具的一个版本已经有几个月了，但我决定稍微打磨一下，最终将其发布。<p>这是一个颜色系统生成器，使用 OKLCH 色彩空间创建可访问的、感知均匀的色彩调色板。它以一个种子（主）颜色为基础，从多种色彩和谐方案（如类比色、互补色等）中生成相对的关键颜色，然后用于各自创建 26 步的色彩渐变。渐变中的色调随后用于生成语义色彩角色，或者可以用于创建自定义调色板。<p>所有颜色都经过色域映射到 sRGB 色域，并进行了色度减少，基本上在寻找每一步的最大色域色度时，保持了亮度和色相值。<p>与材料设计主题有明显的相似之处，这主要是因为我在视觉上对其比较熟悉。此外，我在这个项目开始时，发现材料生成的一些颜色有点乏味，因此我想从头开始学习/构建类似的东西。<p>在不久的将来，我希望对这个工具进行一些改进。第一个是动态色度曲线（渐变的色度衰减呈钟形曲线）。目前，所有色相范围的色度曲线在 L ~0.55 时达到峰值，这虽然效果还不错，但由于一些原因并不理想。第二个改进是从图像中提取种子颜色。还有可能添加一个内置的对比度检查器。<p>如果你觉得这个工具有帮助，或者有任何反馈或建议，请告诉我。

我在美国的一所R1公立大学攻读计算机工程博士学位。这是我一直想做的事情，因为它让我能够深入研究各种课题。然而，事实证明我最初的想法并不是全部真相。 我即将进入博士生涯的第二年末。我的导师专注于高性能计算（HPC），但并没有进行前沿研究，而我想从事高效硬件人工智能研究（例如更快的内核、机器学习系统等）。每当我阅读论文，看到作者及其成就，以及他们背后的团队和那些著名学校/实验室时，而我却深陷于某个cuBLAS函数中，希望能将寄存器分块的优化提高到纳秒级别，我就感到自己像个失败者。我不知道该研究什么问题。我开始怀疑我想做的事情是否真的需要博士学位。 我在想，是否有可能像麻省理工学院或斯坦福大学的实验室那样，能做出任何可发表的成果，毕竟他们的团队中有那么多杰出的人才？外面的知识太多了，我所不知道的事情也越来越多。我越是觉得自己了解，就越会有新的问题出现。我原以为自己终于理解了大语言模型（LLMs）的细节，但新的注意力机制变种又不断涌现。我不确定自己是否能阅读到足够的资料，以便进行研究。我希望在博士毕业后能在美国找到工作（回国让我感到恐惧），而且我还是国际学生，所以放弃并不是一个选项。 我在寻找任何建议，如果你有类似的经历，任何帮助都将不胜感激。谢谢。