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Adversarial Latent Autoencoders(译文)
对抗性潜在自动编码器(ALAE) -论文地址 https://arxiv.org/abs/2004.04467 -项目源码 https://github.com/podgorskiy/ALAE 摘要 自动编码器网络是无监督的方法,旨在通过同时学习编码器-生成器映射来结合生成性和代表性。尽管进行了广泛 ...
分类:Web程序   时间:2021-02-19 13:45:29    阅读次数:0
项目中的.editorconfig文件是什么?——EditorConfig插件
EditorConfig简介 “EditorConfig帮助开发人员在不同的编辑器和IDE之间定义和维护一致的编码样式。 EditorConfig项目由用于定义编码样式的文件格式和一组文本编辑器插件组成,这些插件使编辑器能够读取文件格式并遵循定义的样式。 EditorConfig文件易于阅读,并且与 ...
分类:其他好文   时间:2021-02-19 13:14:37    阅读次数:0
模拟登录之验证码识别
验证码识别 反爬机制:验证码,识别验证码图片中的数据,用于模拟登录操作 验证码识别的操作:推荐第三方自动识别——超级鹰等 实战一:古诗文网登录页面中的验证码。 使用打码平台识别验证码的编码流程: -将验证码图片进行本地下载 -调用平台提供的示例代码进行图片数据识别 1 import requests ...
分类:其他好文   时间:2021-02-18 13:26:34    阅读次数:0
进程间通信之——信号(一)
关于linux信号的知识点,我找到一篇博客写的非常好:https://www.cnblogs.com/hoys/archive/2012/08/19/2646377.html 本篇博客主要是为了加深自己的理解,并且在上篇博客的基础上做一些扩充,有可能会有说的不对的地方。 具体与信号相关的资料可以用输 ...
分类:系统相关   时间:2021-02-18 13:08:04    阅读次数:0
第八章 虚拟机字节码执行引擎
执行引擎的输入是字节码的二进制流,输出是执行结果。 8.1 运行时栈帧结构 栈帧,方法执行时存储必要信息的数据结构。存在于虚拟机栈,每一个栈帧包含了局部变量表、操作数栈、动态连接、方法返回地址和附加信息。 8.1.1 局部变量表 存放方法参数和方法内部定义的局部变量。具体大小在class文件,方法表 ...
分类:其他好文   时间:2021-02-18 12:56:40    阅读次数:0
pandas入门:层次化索引
from pandas import Series import numpy as np data = Series(np.random.randn(10), index=[['a','a','a','b','b','b','c','c','d','d'], [1,2,3,1,2,3,1,2,2,3 ...
分类:其他好文   时间:2021-02-17 15:05:05    阅读次数:0
NULL关键字小结
NULL值是对列的一种特殊约束,NULL与空值'' 是两个不一样的值,NULL表示不确定的值。Mysql中可以操作NULL的操作符为以下四个: ① IS NULL (可使用索引) ② IS NOT NULL (索引失效) ③ <=> 太空船操作符,select NULL <=> NULL 得到结果t ...
分类:其他好文   时间:2021-02-17 15:02:32    阅读次数:0
delete、drop和truncate之间的区别
数据库中删除的三种语句: Delete:用于删除表中的行,可以删除某一行,也可以在不删除表的情况下删除所有的行。 Drop:用于删除表,将表的结构、属性、索引全部删除。 Truncate:用于删除表内的数据,仅删除表内数据,不删除表本身。 数据库中删除语句的相同点: truncate和不带where ...
分类:其他好文   时间:2021-02-17 14:31:21    阅读次数:0
标准自编码器(TensorFlow实现)
由 Hinton 提出的标准自动编码机(标准自编码器)只有一个隐藏层,隐藏层中神经元的数量少于输入(和输出)层中神经元的数量,这会压缩网络中的信息,因此可以将隐藏层看作是一个压缩层,限定保留的信息。 自动编码机的学习包括在隐藏层上对输入信号进行压缩表示,然后在输出层尽可能地复现原始输入: 图 1 单 ...
分类:其他好文   时间:2021-02-17 14:17:10    阅读次数:0
稀疏自编码器及TensorFlow实现
自动编码机更像是一个识别网络,只是简单重构了输入。而重点应是在像素级重构图像,施加的唯一约束是隐藏层单元的数量。 有趣的是,像素级重构并不能保证网络将从数据集中学习抽象特征,但是可以通过添加更多的约束确保网络从数据集中学习抽象特征。 稀疏自编码器(又称稀疏自动编码机)中,重构误差中添加了一个稀疏惩罚 ...
分类:其他好文   时间:2021-02-17 14:16:41    阅读次数:0
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