GAN！

【人工智能】注意力机制深入理解

***1.稀疏注意力（SparseAttention）****2.相对位置编码（RelativePositionEncoding）****3.图注意力网络（GraphAttentionNetwork,GAN
问道飞鱼·2025-03-21 08:09

探索高效加载动画：Loading Animation Widget

探索高效加载动画：LoadingAnimationWidgetloading_animation_widgetFlutterloadinganimationwidget.项目地址:https://gitcode.com
盛言蓓Juliana·2025-03-20 20:30

python之gmsh划分网格

Gmsh（GeometryModelingandMeshingSuite）是一个开源的三维有限元网格生成器，它集成了内置的CAD引擎和后处理器。
老歌老听老掉牙·2025-03-20 18:42

图生视频技术的发展与展望：从技术突破到未来图景

早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络（GAN），通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如，DeepMind的DVD
Liudef06·2025-03-20 18:12

Moodle + Websoft9：创新教育的强大组合，助力教学与学习

•学习分析引擎：内置LearningAnalyticsAPI，可集成Python/R语言进行深度学习，预测学生学业风险。•移动优先战略：MoodleApp支持离线学习、扫码签到，2023年新增A
·2025-03-20 14:26

LeetCode98-验证二叉搜索树

上个星期和导师去了华农一趟名义上是和导师去参加一个国家级的项目其实没我啥事都是我导师在那口若悬河当时和那边的本科生去了另一间会议室交流了关于GAN的知识偶然听说大家都在用pytorch好像最新版的也挺好用的反正就是学术界目前主要用这个框架工业界主要用
学习的学习者·2025-03-20 09:33

【论文精读】SCINet-基于降采样和交互学习的时序卷积模型

《SCINet:TimeSeriesModelingandForecastingwithSampleConvolutionandInteraction》的作者团队来自香港中文大学，发表在NeurIPS2022
打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的
·2025-03-19 11:37

Lec01-什么是安全？

参考资料地址：https://github.com/PKUFlyingPig/MIT6.16006.1600课程团队：HenryCorrigan-Gibbs,YaelKalai,BenKettle(TA
蛋蛋deべ 忧桑·2025-03-19 01:34

基于生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率实战：从SRGAN到ESRGAN

生成对抗网络（GAN）是图像超分辨率的经典方法，而增强型超分辨率生成对抗网络（ESRGAN）则通过引入残差网络和感知损失进一步提升了图像质量。
Evaporator Core·2025-03-18 20:57

以太网交换机EtherSwitch

BecauseIEEEbeganstartEthernetstandardon1980-2.EtherSwitch:Bhardwaj'swife,KalpanaUGREENCM633:MT7530BU,
SEP5010·2025-03-18 05:56

dhtmlxGantt 甘特图 一行展示多条数据

如果一行需要展示多个需要给父数据的那条添加render:split属性,子数据的parent为父数据的Id即可切记父数据的id别为0为0时会出现错乱因为有些小伙伴提出分段展示的数据结构还是有点问题,下面展示一个完整的demoimport{gantt
怡宝丶加冰·2025-03-18 04:39

AI如何创作音乐及其案例

生成对抗网络（GAN）：包含生成器和判别器，生成器负责生成音乐样本，判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化，使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器（
alankuo·2025-03-17 21:44

如何使用 Python 实现生成对抗网络

如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。
NoABug·2025-03-17 17:15

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是深度学习中的一种重要模型，已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。
代码编织匠人·2025-03-17 17:15

如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。
「已注销」·2025-03-17 16:13

书籍-《深度生成模型（第二版）》

深度生成模型（第二版）》01书籍介绍本书是关于生成式AI背后模型的第一本全面著作，经过彻底修订，涵盖了所有主要类别的深度生成模型，包括混合模型、概率电路、自回归模型、基于流的模型、潜在变量模型、生成对抗网络（GANs
·2025-03-17 15:38

Spring Data JDBC 详解

CrudRepository增删改查2)PagingAndSortingRepository分页排序一、JPA背景早期的JPA的特性是懒加载和关联查询，一下能查出所有的关联信息，但我们开发者在查询SQL
m0_74823933·2025-03-17 12:10

adobe软件提示This non-genuine Adobe app will be disabled soon

Thisnon-genuineAdobeappwillbedisabledsoonNon-genuineappsmaycontainmalwarethatexposesyourorganisationanditsfilestosecurityrisks.Adobeprovidesa10
刘登辉·2025-03-17 03:32

PyTorch 实现 Conditional DCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码

以下是一个使用PyTorch实现ConditionalDCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码。
max500600·2025-03-16 23:04

Adobe Firefly 技术浅析（三）：GANs 的改进

生成式对抗网络（GANs）在图像生成领域取得了显著的进展，但原始的GANs在训练稳定性、生成质量以及多样性方面存在一些挑战。
爱研究的小牛·2025-03-16 21:50

COMP 315: Cloud Computing

CloudComputingforE-CommerceFebruary20251IntroductionAcommontaskwhenbackendprogrammingisdatacleaning,whichistheprocessoftakinganinitialdatasetthatmaycontainerroneousorinco
·2025-03-16 21:12

COMP 315: Cloud Computing

CloudComputingforE-CommerceFebruary20251IntroductionAcommontaskwhenbackendprogrammingisdatacleaning,whichistheprocessoftakinganinitialdatasetthatmaycontainerroneousorinco
·2025-03-16 21:09

MobileMamba（2024 CV）

LightweightMulti-ReceptiveVisualMambaNetwork论文作者HaoyangHe,JiangningZhang,YuxuanCai,HongxuChen,XiaobinHu,ZhenyeGan
刘若里·2025-03-16 11:07

Ook密码快速辨认与解密

一.Ook在线解密网站Ook解密1Ook解密2二.Ook密码辨认Ook密码是一种基于Ook语言的编程语言，由DavidMorgan-Mar设计，灵感来自TerryPratchett的《碟形世界》系列中的猩猩语言
迷茫&&前行·2025-03-15 17:58

TPAMI 2025 | Glissando-Net: 基于单视图的类别级姿态估计与3D重建

DeepSinglevIewCategoryLevelPoseeStimationANd3DReconstructionGlissando-Net:基于单视图的类别级姿态估计与3D重建作者：BoSun;HaoKang;LiGuan;HaoxiangLi;PhilipposMordohai;GangHua
小白学视觉·2025-03-14 23:22

生成对抗网络优化医疗影像分析方法

内容概要生成对抗网络（GAN）在医疗影像分析中的应用正经历从理论验证到临床落地的关键转型。
智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

GAN生成对抗网络小记

生成对抗网络（GAN）深入解析：数学原理与优化生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一个基于博弈论的深度学习框架，通过生成器（G）和判别器（D）之间的对抗训练
文弱_书生·2025-03-14 11:38

使用docker-compose部署时序数据库InfluxDB1.8.4

2.x：引入了组织（organizations）和存储桶（buckets）的概念，存储桶同时包含了数据的时间范围和保留策略。查询语言：1.x：使用InfluxQL，这是一种类似于SQL的查询语言。
Heartsuit·2025-03-13 14:12

Pytorch实现之利用普通GAN的人脸修复

FACERESTORATIONVIAGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS（基于生成对抗网络的人脸恢复）会议：2023ThirdInternationalConferenceonSecureCyberComputingandCommunication
这张生成的图像能检测吗·2025-03-13 09:05

先进制造aps专题三十一 免费企业高级计划和优化(Advanced Planning and Optimizer)产品FreeAPO简介

FreeAPO是一款免费的企业高级计划和优化（APO，AdvancedPlanningandOptimizer）产品，提供了比SAPAPO更丰富的功能包括以下软件:1.销售需求预测软件免费版(dp)2.
lijianhua_9712·2025-03-13 05:07

Chebykan wx 文章阅读

[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合RL-GAN
やっはろ·2025-03-13 02:44

Adobe Firefly 技术浅析（二）：Transformer生成模型

AdobeFirefly的图像生成技术不仅依赖于生成式对抗网络（GAN），还引入了基于Transformer的生成模型。
爱研究的小牛·2025-03-12 20:32

开源项目 Hoarder 使用教程

Hoarder使用教程hoarderAself-hostablebookmark-everythingapp(links,notesandimages)withAI-basedautomatictaggingandfulltextsearch
房迁伟·2025-03-12 14:55

重构：封装记录

曾用名：以数据类取代记录（ReplaceRecordwithDataClass）//重构前organization={name:"AcmeGooseberries",country:"GB"};//重构后
Allenonlywork·2025-03-12 08:11

【Steg】CTF 隐写术题目解题思路图

以下是专门针对CTF隐写术（Steganography）的解题思路与步骤树形图，包含常见分类、工具链和关键方法：CTF隐写术题目解题思路图隐写术（Steganography）├──1.图片隐写（ImageSteg
D-river·2025-03-12 05:19

论文阅读-秦汉时期北方边疆组织的空间互动模式与直道的定位（中国）

论文英文题目：AspatialinteractionmodelofQin-HanDynastyorganisationonthenorthernfrontierandthelocationoftheZhidaohighway
MilkLeong·2025-03-12 04:38

Flutter Image.network()加载图片报403错误

==============================================ThefollowingNetworkImageLoadExceptionwasthrownresolvinganimagecodec
qianxiamuxin·2025-03-12 02:50

【氮化镓】用于低压射频电源的具有80.4% PAE的Si基E-Mode AlN/GaN HEMT

引言本文是一篇关于增强型（E-mode）AlN/GaN高电子迁移率晶体管（HEMTs）的研究论文，晶体管是在硅衬底上制造的，并在3.6GHz频率下展示了80.4%的峰值功率附加效率（PAE）。
北行黄金橘·2025-03-11 08:29

【氮化镓】基于SiC脉冲I-V系统研究Schottky型p-GaN HEMT正栅极ESD机制

这篇文章题为《InvestigatingForwardGateESDMechanismofSchottky-Typep-GaNGateHEMTsUsingaSiC-BasedHigh-SpeedPulsedI-VTestSystem
北行黄金橘·2025-03-11 08:29

【氮化镓】GaN HEMTs 在金星及恶劣环境下的应用

文章是关于GaN增强模式晶体管（enhancement-modep-GaN-gateAlGaN/GaNHEMTs）在金星探索和其它恶劣环境下的应用研究。
北行黄金橘·2025-03-11 08:29

【氮化镓】p-GaN HEMTs空穴陷阱低温冻结效应

这篇文章是关于低温条件下p-GaN高电子迁移率晶体管（HEMTs）栅极漏电的研究。文章通过电容深能级瞬态谱（C-DLTS）测试和理论模型分析，探讨了空穴陷阱对栅极漏电电流的影响。
北行黄金橘·2025-03-11 08:28

【氮化镓】GaN HEMTs结温和热阻测试方法

文章《TemperaturerisedetectioninGaNhigh-electron-mobilitytransistorsviagate-drainSchottkyjunctionforward-conductionvoltages
北行黄金橘·2025-03-11 08:58

【氮化镓】AlGaN/GaN HEMTs沟道温度测量

文章是关于AlGaN/GaNHEMTs（高电子迁移率晶体管）在不同基底（如蓝宝石和硅）上生长时，通过直流（DC）特性方法确定沟道温度的研究。
北行黄金橘·2025-03-11 08:58

GaussianEditor: Swift and Controllable 3D Editing with Gaussian Splatting

Abstract3Deditingplaysacrucialroleinmanyareassuchasgamingandvirtualreality.Traditional3Deditingmethods
于初见月·2025-03-10 21:30

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习
安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

Vision Transformer 分类水果图片集 Python 代码（可训练自己数据集）

tree/main/EfficientTransformerArepositoryforViT.ContributetoIllusionna/TransformerdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https
Illusionna.·2025-03-10 14:37

基于 oneM2M 标准的空气质量监测系统的互操作性

InteroperabilityofAirQualityMonitoringSystemsthroughtheoneM2MStandard中文标题：基于oneM2M标准的空气质量监测系统的互操作性作者信息JonnarDanielleDiosana,GabrielAngeloLimlingan
神一样的老师·2025-03-10 08:28

WHALE: TOWARDS GENERALIZABLE AND SCALABLE WORLD Models for Embodied Decision-making 翻译

One-StepPDFtoMarkdownConversionInjustseconds,Doc2XconvertsPDFstoMarkdown,withsupportforbatchprocessingandadvancedtranslationfeatur
Doc2X·2025-03-10 07:49

【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法

文章目录一、生成模型的发展脉络二、生成模型的基本原理三、主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络（GAN）2、变分自编码器（VAE）3、扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、
roman_日积跬步-终至千里·2025-03-10 03:49
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