Python实现构建gan模型, 输入一个矩阵和两个参数值,输出一个矩阵
构建一个GAN模型,使用Python实现,该模型将接受一个矩阵和两个参数值作为输入,并输出另一个矩阵。GAN(生成对抗网络)是一种深度学习模型,由生成器和判别器两部分组成,可以用于生成具有一定规律性的数据,如图像或音频。
# 定义生成器
def make_generator(noise_dim, data_dim):model = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.相关文章:
Python实现构建gan模型, 输入一个矩阵和两个参数值,输出一个矩阵
构建一个GAN模型,使用Python实现,该模型将接受一个矩阵和两个参数值作为输入,并输出另一个矩阵。GAN(生成对抗网络)是一种深度学习模型,由生成器和判别器两部分组成,可以用于生成具有一定规律性的数据,如图像或音频。 # 定义生成器 def make_generator(noise_dim, dat…...
开学准备哪些电容笔?ipad触控笔推荐平价
在现代,数码产品的发展受到高技术的驱动。不管是在工作上,还是在学习上,大的显示屏可以使图像更加清晰。Ipad将成为我们日常生活中不可或缺的一部分,无论现在或将来。如果ipad配上一款方便操作的电容笔,将极大地提高我…...
放下和拿起 解放自己
放下太难,从过去中解放自己 工作这么久了,第一次不拿包上班,真爽 人的成长都是在碰撞和摸索中产生的,通过摸索,知道自己能力的边界和欲望的边界以及身体的边界,这三个决定了 你能做什么 你能享受什么&…...
100%BIM学员的疑惑:不会CAD可以学Revit吗?
在新一轮科技创新和产业变革中,信息化与建筑业的融合发展已成为建筑业发展的方向,将对建筑业发展带来战略性和全局性的影响。 建筑业是传统产业,推动建筑业科技创新,加快推进信息化发展,激发创新活力,培育…...
经常会采坑的javascript原型应试题
一. 前言 原型和原型链在面试中历来备受重视,经常被提及。说难可能也不太难,但要真正完全理解,吃透它,还是要多下功夫的。 下面为大家简单阐述我对原型和原型链的理解,若是觉得有说的不对的地方ÿ…...
完全背包—动态规划
一、背包问题概述 如图,完全背包与01背包的区别只有一点:01背包中每个物品只能取一个而完全背包中每个物品可以取无数个。解决完全背包问题必须首先弄明白01背包,不清楚的可以看我的这篇文章01背包—动态规划。 二、例题 重量价值物品0115物…...
消息队列MQ介绍
消息队列技术是分布式应用间交换信息的一种技术。消息队列可驻留在内存或磁盘上,队列存储消息直到它们被应用程序读走。通过消息队列,应用程序可独立地执行--它们不需要知道彼此的位置、或在继续执行前不需要等待接收程序接收此消息。 消息中间件概述 消息队列技术是…...
C语言进阶(八)—— 链表
1. 链表基本概念1.1 什么是链表链表是一种常用的数据结构,它通过指针将一些列数据结点,连接成一个数据链。相对于数组,链表具有更好的动态性(非顺序存储)。数据域用来存储数据,指针域用于建立与下一个结点的…...
手工测试用例就是自动化测试脚本——使用ruby 1.9新特性进行自动化脚本的编写
昨天因为要装watir-webdriver的原因将用了快一年的ruby1.8.6升级到了1.9。由于1.9是原生支持unicode编码,所以我们可以使用中文进行自动化脚本的编写工作。 做了简单的封装后,我们可以实现如下的自动化测试代码。请注意,这些代码是可以正确运…...
RockerMQ简介和单节点部署
目录一、RockerMQ简介二、Linux中单节点部署1、准备工作2、下载和解压3、修改初始内存4、启动5、查看进程6、发送接收消息测试7、关闭三、控制台的安装与启动(可视化页面)1、修改配置(1)修改端口号(2)指定RocketMQ的name server地…...
SFP光纤笼子 别称 作用 性能要点 工程要素
Hqst盈盛电子导读:2023年,Hqst盈盛电子于下属五金部开发生产SFP光纤连接器笼子等系列产品,所有产品生产及性标准都将参照连接器产品常用测试标准EIA-364-C等标准,以下为我司常规SFP光纤连接器基本性能要求SFP光纤笼子别称…...
[HarekazeCTF2019]Easy Notes
知识点:session 反序列化,代码审计代码分析 flag.php 中有个 is_admin 函数的判断。 在 lib.php 中有 is_admin 函数,需要 session[admin] 为 true,或者通过文件读取的方式。 在 index.php 中的 include 并不能使用伪协议读取 …...
Java学习-IO流-字符流-FileReader
Java学习-IO流-字符流-FileReader 字符流 字节流 字符集 输入流:默认一次读一个字节,遇到中文时一次读多个字节 输出流:底层把数据按照指定编码方式编码,变成字节写入文件 使用场景:纯文本文件读写 // …...
python攻陷米哈游《元神》数据?详情请看文章。。
前言 嗨喽,大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐 《原神》是由米哈游自研的一款全新开放世界冒险RPG。 里面拥有许多丰富得角色,让玩家为之着迷~ 今天,我们就来用python探索一下原神游戏角色信息! 标题大家看看就好了哈~(…...
【unity细节】基于unity子对象(如相机)为什么无法进行z轴的拖拽移动和z轴自动归位的问题
👨💻个人主页:元宇宙-秩沅 hallo 欢迎 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 本文由 秩沅 原创 收录于专栏:unity细节和bug ⭐基于unity子对象为什么无法进行z轴的拖拽移动和z轴自动归位⭐ 文章目录⭐基于u…...
如何维护固态继电器?
固态继电器是SSR的简称,是由微电子电路、分立电子器件和电力电子功率器件组成的非接触式开关。隔离装置用于实现控制端子与负载终端之间的隔离。固态继电器的输入端使用微小的控制信号直接驱动大电流负载。那么,如何保养固态继电器呢? 在为小…...
Sprng依赖注入(三):构造方法注入是如何工作的?
前言这是Spring依赖注入系列的第三篇,前两篇主要分析了Spring bean依赖属性注入的两种方式,是字段注入和setter方法注入,单独比较这两种方式,会发现其过程和工作原理非常类似,那么构造方法注入会不会也和前两种比较类似…...
「1」指针进阶——详解
🚀🚀🚀大家觉不错的话,就恳求大家点点关注,点点小爱心,指点指点🚀🚀🚀 目录 🐰指针的回顾 🐰字符指针 🐰指针数组 🌸模…...
JS语法让人困惑的点 “==与===”
在JS中有很多神奇的语法,非常让人困惑,我们就先一一道来,相信你在开发中或多或少都踩过这些坑,或者让人无法理解。 今天我们就来说下【】和【】 这题对于很多没有系统学过前端开发的技术人员来说,算个重点,…...
《狂飙》壁纸大嫂如此惊艳,做成日历壁纸天天看
兄弟们,今年的反腐大剧狂飙都有看吗 ? 话说,名字虽然叫狂飙,但是全剧只有有田一个人在狂飙! 当然,有田虽然亮眼,但是毕竟是个糟老头子,正经人谁看有田啊,当然是看大嫂了…...
基于大模型的 UI 自动化系统
基于大模型的 UI 自动化系统 下面是一个完整的 Python 系统,利用大模型实现智能 UI 自动化,结合计算机视觉和自然语言处理技术,实现"看屏操作"的能力。 系统架构设计 #mermaid-svg-2gn2GRvh5WCP2ktF {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-…...
linux 错误码总结
1,错误码的概念与作用 在Linux系统中,错误码是系统调用或库函数在执行失败时返回的特定数值,用于指示具体的错误类型。这些错误码通过全局变量errno来存储和传递,errno由操作系统维护,保存最近一次发生的错误信息。值得注意的是,errno的值在每次系统调用或函数调用失败时…...
【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素
HTML元素根据其显示特性可以分为两大类:块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...
微信小程序云开发平台MySQL的连接方式
注:微信小程序云开发平台指的是腾讯云开发 先给结论:微信小程序云开发平台的MySQL,无法通过获取数据库连接信息的方式进行连接,连接只能通过云开发的SDK连接,具体要参考官方文档: 为什么? 因为…...
浅谈不同二分算法的查找情况
二分算法原理比较简单,但是实际的算法模板却有很多,这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理,以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是,以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况…...
Map相关知识
数据结构 二叉树 二叉树,顾名思义,每个节点最多有两个“叉”,也就是两个子节点,分别是左子 节点和右子节点。不过,二叉树并不要求每个节点都有两个子节点,有的节点只 有左子节点,有的节点只有…...
Mobile ALOHA全身模仿学习
一、题目 Mobile ALOHA:通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习(Imitation Learning)缺点:聚焦与桌面操作,缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点:(1)在ALOHA…...
让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比
在机器学习的回归分析中,损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差(MSE)作为经典的损失函数,在处理干净数据时表现优异,但在面对包含异常值的噪声数据时,其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现 1. 系统概述 本系统使用多模态大模型(Stable Diffusion Inpainting)实现图像修复功能,结合文本描述和图片输入,对指定区域进行内容修复。系统包含完整的数据处理、模型训练、推理部署流程。 import torch import numpy …...
elementUI点击浏览table所选行数据查看文档
项目场景: table按照要求特定的数据变成按钮可以点击 解决方案: <el-table-columnprop"mlname"label"名称"align"center"width"180"><template slot-scope"scope"><el-buttonv-if&qu…...
