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深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)、Transformer等深度学习技术,自动识别和分类农作物的病害,帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多:农作物病害的类型多样,不同病害在同一作物上的表现差异很大,同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响:天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现,使得病害检
- 探索深度学习的奥秘:从理论到实践的奇幻之旅
小周不想卷
深度学习
目录引言:穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源:从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法:神经网络架构2.1前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork,FNN)2.2卷积神经网络(CNN)2.3循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM,GRU)2.4生成对抗网络(GAN)三、深度学习的魔法秘籍:算法与训练3.1损失
- ESRGAN——老旧照片、视频帧的修复和增强,提高图像的分辨率
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ESRGAN(EnhancedSuper-ResolutionGAN):用于提高图像的分辨率,将低质量图像升级为高分辨率版本,常用于老旧照片、视频帧的修复和增强。一、ESRGAN介绍1.1背景超分辨率问题是计算机视觉中的一个重要研究领域,其目标是通过增加像素数量来提高图像的分辨率,恢复出更加细腻的图像。传统的算法(如双三次插值)通常导致放大后的图像模糊、不自然。而深度学习特别是**生成对抗网络(G
- 生成对抗网络(GAN网络)
qq_1532145264
机器学习生成对抗网络人工智能神经网络深度学习机器翻译机器学习
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- 常见大模型框架
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生成对抗网络(GAN)类似框架StyleGAN(及其变体StyleGAN2和StyleGAN3):开发者:NVIDIA特点:能够生成极高质量的图像,广泛应用于人脸生成、艺术创作等领域。BigGAN:开发者:DeepMind特点:在大规模数据集上训练的高质量图像生成模型,特别适用于高分辨率图像生成。CycleGAN:特点:用于图像到图像的转换任务,如风格迁移,无需成对的训练数据。Pix2Pix:特点
- 高校为什么需要AIGC大数据实验室?
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AIGC大数据实验室是一个专注于人工智能生成内容(AIGC)和大数据相关技术研究、开发与应用的创新实验平台。AIGC主要研究方向包括:AIGC技术创新、大数据处理与分析、AIGC与大数据融合应用。AIGC技术创新:探索如何利用人工智能算法,如深度学习中的生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、基于Transformer架构的语言模型(如GPT系列)等,来高效地生成高质量的文本、图像、音频、
- 4. 生成对抗网络(GAN):生成模型的崛起
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引言生成对抗网络(GAN)是近年来深度学习领域中最具创新性和影响力的模型之一。GAN通过生成器和判别器的对抗性训练,能够生成逼真的图像、音频、文本等数据,广泛应用于图像生成、数据增强、风格迁移等任务中。本篇博文将深入解析GAN的基本原理、训练过程,以及其在各类生成任务中的应用。1.GAN的基本架构生成对抗网络(GAN)由两个核心部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminat
- 简单易上手的生成对抗网络
茶冻茶茶
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模型原理生成对抗网络是指一类采用对抗训练方式进行学习的深度生成模型,包含的判别网络和生成网络都可以根据不同的生成任务使用不同的网络结构。生成器:通过机器生成数据,最终目的是骗过判别器。判别器:判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出生成器做的假数据。构建GAN模型的基本逻辑:现实问题需求→建立实现功能的GAN框架(编程)→训练GAN(生成网络、对抗网络)→成熟的GAN模型→应用。GAN训练过
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小琳AI课堂人工智能生成对抗网络神经网络
大家好,这里是小琳AI课堂!今天我们要聊一聊生成对抗网络(GANs),这个让AI界沸腾的技术。想象一下,有两个小精灵在玩“你画我猜”的游戏,一个负责画画(生成器),一个负责猜画的是真是假(判别器)。这个游戏可不是随便玩玩的,它能在图像生成、风格转换等领域创造奇迹哦!GANs的神奇之处生成器和判别器的较量:生成器就像一个魔术师,能把随机噪声变成逼真的图片。判别器则是个严格的裁判,要分辨出这些图片是真
- GAN:数据生成的魔术师
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生成对抗网络人工智能神经网络
GAN:数据生成的魔术师在数据科学的世界中,生成对抗网络(GAN)是一种革命性的工具,它能够生成高质量、逼真的数据。GAN由两个关键部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的目标是产生尽可能逼真的数据,而判别器则努力区分真实数据和生成器产生的数据。这种对抗过程推动了两个网络的性能不断提升,最终能够生成难以区分真假的数据。GAN的工作原理GAN的核心思想是
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你好,我是郭震这篇从零使用Python,实现生成对抗网络(GAN)的基本版本。GAN使用两套网络,分别是判别器(D)网络和生成器(G)网络,最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么,两套网络如何结合在一起,及优化的目标即costfunction如何定义。通俗来讲,两套网络结合的方法,就是G会从D的判分中不断提升生成能力,要知道G最开始的输入全部是噪点,这个思想也是文生图,文生视频的基石。下面
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AI相关掌握Python语言,了解基本的机器学习和深度学习神经网络算法,会使用PyTorch框架进行深度学习模型训练,例如基于生成对抗网络的图像恢复处理对视频,文本、Embedding等的特征数据进行存储管理和分发的平台,存在共计7亿左右的特征数据,读取5K,写入2K左右的访问量,并对同一个特征有读写不同特征版本的需求•拥有MATLAB,R,SAS等语言3年以上的应用经验;•熟悉Python语言及
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简述生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,简称GAN)是一种深度学习模型,由IanGoodfellow于2014年提出。它的主要目标是生成与真实数据分布相似的新数据。GAN在许多领域都取得了显著的成功,如图像生成、图像到图像的转换、文本生成等。IanGoodfellow(图片来自网络)此外,GAN模型还衍生出了多种变体,如CGAN、LAPGAN、DCGAN、In
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文章目录1前言1课题背景2GAN(生成对抗网络)2.1简介2.2基本原理3DeOldify框架4FirstOrderMotionModel5最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:4分更多资料,项目分享:https://git
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全文链接:https://tecdat.cn/?p=33566原文出处:拓端数据部落公众号生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。近年来,GAN一直是研究的热门话题。Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的机器学习领域
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这份技术报告主要关注两个方面:(1)我们的方法将各种类型的视觉数据转化为统一的表示形式,从而实现了大规模生成模型的训练;(2)对Sora的能力和局限性进行了定性评估。报告中不包含模型和实现细节。在以往的研究中,人们使用了多种方法对视频数据进行生成建模,包括循环网络、生成对抗网络、自回归变换器和扩散模型等。然而,这些方法通常只针对特定类型、较短长度或固定分辨率的视觉数据进行研究。Sora是一种通用的
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生成对抗网络GenerativeAdversarialNets(GAN)详解近几年的很多算法创新,尤其是生成方面的task,很大一部分的文章都是结合GAN来完成的,比如,图像生成、图像修复、风格迁移等等。今天主要聊一聊GAN的原理和推导。github:http://www.github.com/goodfeli/adversarial论文:https://arxiv.org/abs/1406.26
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前言一、引言二、异常检测:问题的复杂性和挑战1.主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五.学习常态的特征表征(特征提取器即分类器,即时连接同步训练的特征提取器和分类器)1.通用规范特征学习1.1自动编码器。(特征提取器即分类器)1.2生成对抗网络。(AnoGAN,f-A
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深度学习2:第2部分第12课原文:medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-2-lesson-12-215dfbf04a94译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0来自fast.ai课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它,这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。生成对抗网络(GANs)视频
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清华大学驭风计划因为篇幅原因实验答案分开上传,实验答案链接http://t.csdnimg.cn/P1yJF如果需要更详细的实验报告或者代码可以私聊博主有任何疑问或者问题,也欢迎私信博主,大家可以相互讨论交流哟~~深度学习训练营案例7:图像超分辨相关知识点:生成对抗网络、图像处理(PIL)和可视化(matplotlib)1任务和数据简介本次案例将使用生成对抗网络来实现4倍图像超分辨任务,输入一张低
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简介生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,简称GAN)是一种深度学习模型,通过生成器和判别器的对抗训练,从随机噪声中生成逼真的数据。在本博客中,我们将使用PyTorch框架实现一个条件生成对抗网络(ConditionalGAN,简称CGAN),并利用MNIST数据集进行手写数字的生成。项目概述在这个项目中,我们将实现一个生成器(Generator)和一个判别器(
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X.AI666
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代码和报告均为本人自己实现(实验满分),只展示主要任务实验结果,如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主,接实验技术指导1对1实验要求布置请看http://t.csdnimg.cn/jCsv6Model实现说明代码实现了一个基于生成对抗网络(SRGAN)的图像超分辨率模型。总体来说,SRGAN由两个主要组件组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator),它们相互对抗并共
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目录摘要方法cmGANGeneratorDiscriminatorTrainingAlgorithmExperiments论文链接:https://www.ijcai.org/Proceedings/2018/0094.pdf摘要(1)提出一种新的跨模态生成对抗网络(称为cmGAN)。为了解决鉴别信息不足的问题,设计了一种基于生成对抗训练的鉴别器,从不同的模式中学习鉴别特征表示。(2)为了解决大规
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论文笔记生成对抗网络机器学习人工智能
SpiderGAN:LeveragingFriendlyNeighborstoAccelerateGANTraining公和众和号:EDPJ(进Q交流群:922230617或加VX:CV_EDPJ进V交流群)目录0.摘要2.SpiderGAN2.1.我们的贡献2.2.相关工作3.友好邻里在哪里?3.1.SID4.实验5.级联SpiderGAN0.摘要稳定地训练生成对抗网络(GAN)是一项具有挑战性
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc