基本概念 "变分自动编码器"(Variational Autoencoders,缩写:VAE)的概念来自Diederik P Kingma和Max Welling的论文<Auto-Encoding Variational Bayes>.现在有了很广泛的应用,应用范围已经远远超出了当时论文的设想.不过看起来似乎,国内还没有见到什么相关产品出现. 作为普及型的文章,介绍"变分自动编码器",要先从编码说起. 简单说,编码就是数字化,前面第六篇我们已经介绍了一些…

生成对抗网络的概念 上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征,能够"无中生有"的由一组随机数向量生成手写字符的图片. 这个"创造能力"我们在模型中分为编码器和解码器两个部分.其能力来源实际上是大量样本经过学习编码后,在数字层面对编码结果进行微调,再解码生成图片的过程.所生成的图片,是对原样本图的某种变形模仿. 今天的要介绍的生成对抗网络(GAN)也具备很类似的功能,所建立的模型,能够生成非常接近样本图片的结果. 相对于VAE,生成对抗网络GAN更接近一…

1. Springboot mybatis 介绍 MyBatis 是一款优秀的持久层框架,它支持定制化 SQL.存储过程以及高级映射.MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数获取结果集的过程.MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生信息,将接口和 Java 的 POJOs(Plain Old Java Objects,普通的 Java对象)映射成数据库中的记录. 关于 Mybatis 的基础知识可以查询官方文档,十分的详细.mybatis 官方文档.…

根据已有文本LSTM自动生成文本 原理 与股票预测类似,用前面的n个字符预测下一个字符 https://www.cnblogs.com/peng8098/p/keras_5.html 代码 from __future__ import print_function import numpy as np import random import sys path = r'shakespeare_final.txt' text = open(path).read().lower() # 打开文档 读…

前言 深度学习在图像处理.语音识别.自然语言处理领域的应用取得了巨大成功,但是它通常在功能强大的服务器端进行运算.如果智能手机通过网络远程连接服务器,也可以利用深度学习技术,但这样可能会很慢,而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行,这就需要把深度学习模型迁移到智能终端. 由于智能终端CPU和内存资源有限,为了提高运算性能和内存利用率,需要对服务器端的模型进行量化处理并支持低精度算法.TensorFlow版本增加了对Android.iOS和Raspberry Pi硬件平台的支持,允许它在这些设…

以前的项目一直不敢用Machine动画,因为当时立项的时候Machine动画还不成熟,最近项目做得差不多了我能有点时间学习,我就想在研究学习学习Machine.用Machine动画的时候需要创建一个AnimatorController这个文件,需要手动的把动画绑上去,我觉得这东西绝对不能手动绑上去,手动操作很容易出错,而且假如你已经做好了300个模型 动画. 策划第二天给你说 我们要给每个模型加一个动画,难道还要手动绑吗??必须脚本自动化!!! 1.Machine的优点我就不累赘了网上现在已经一…

今天说点基础的东西,说说怎样通过SchemaExport跟Hibernate的配置文件生成表结构.事实上方法很easy,仅仅须要两个配置文件,两个Java类就能够完毕. 首先要生成表,得先有实体类,以Person.java为例: /** * * @author Administrator * @hibernate.class table="T_Person" */ public class Person { /** * @hibernate.id * generator-class=&…

准备工作 用VSCode新建webapi项目JwtAuthSample,并打开所在文件夹项目 dotnet new webapi --name JwtAuthSample 编辑JwtAuthSample.csproj,添加watch <DotNetCliToolReference Include="Microsoft.DotNet.Watcher.Tools" Version="2.0.0" /> 重新生成一下项目 dotnet restore 然后运行…

Fork版本项目地址:SSD 上一节中我们定义了vgg_300的网络结构,实际使用中还需要匹配SSD另一关键组件:被选取特征层的搜索网格.在项目中,vgg_300网络和网格生成都被统一进一个class中,我们从class SSDNet开始谈起. 一.初始化class SSDNet 这是SSDNet的初始化部分,这一部分的内容在上一节都提到过了:网络超参数定义 & 初始化vgg_300网络结构并更新feat_shapes [注1]:feat_shapes更新之前每一元素是二维元组(HW),更新之后…

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