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最新推荐文章于 2025-08-05 17:20:40 发布

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深度学习之八（生成对抗网络--Generative Adversarial Networks，GANs）附案例代码

JustinMars的博客

11-23

1681

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks， GANs）是一种深度学习模型，由 Ian Goodfellow 等人于2014年提出。GAN 的目标是通过训练两个神经网络（生成器和判别器），使得生成器能够生成与真实数据相似的样本，而判别器能够区分真实样本和生成样本。这两个网络相互对抗，形成了一种博弈的训练过程。

Keras深度学习实战（40）——音频生成

盼小辉丶的博客

12-12

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随着移动互联网、云端存储等技术的快速发展，包含丰富信息的音频数据呈现几何级速率增长。这些海量数据在为人工分析带来困难的同时，也为音频认知、创新学习研究提供了数据基础。在本节中，我们通过构建生成模型来生成音频序列文件，从而进一步加深对序列数据处理问题的了解。

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生成函数简介（Generating function）

qq_32515081的博客

03-12

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生成函数（Generating function），又称母函数，是一种形式幂级数，其每一项的系数可以提供关于这个序列的信息。使用母函数解决问题的方法称为母函数方法。生成函数有许多不同的种类，但大多可以表示为单一的形式： F(x)=∑nankn(x) F(x)=\sum_{n}a_{n}k_{n}(x) F(x)=n∑ankn(x) 其中kn(x)k_{n}(x)kn(x)被称为核函数。不同的核函数会导出不同的生成函数，拥有不同的性质。举个例子：普通生成函数：kn(x)=xnk_{n}(x)=

AI编程革命：自动化代码生成、低代码开发与智能优化实践全景解析

2501_92856799的博客

07-24

2万+

本文探讨了AI技术如何变革软件开发流程，重点分析了自动化代码生成、低代码开发平台和智能优化三大领域。在代码生成方面，基于Transformer架构的大模型（如Codex）能够根据自然语言描述生成功能代码，准确率超过65%。低代码平台通过可视化编程引擎和自动表单生成系统，将UI操作转换为代码抽象语法树，显著降低开发门槛。文章还展示了代码质量评估模型和智能补全系统的实现原理，通过数学公式和代码示例详细解析了AI编程的核心技术。这些技术正在重塑开发者工作方式，推动软件工程进入智能化新阶段。

【机器学习】机器学习与大型预训练模型的前沿探索：跨模态理解与生成的新纪元

Easonmax的博客

05-22

4914

一、跨模态定义与意义跨模态是指处理来自不同感官通道或表现形式的信息的能力，例如文本、图像、音频、视频等。跨模态理解与生成技术的目的在于建立不同模态信息之间的桥梁，实现它们之间的转换和交互。这种技术的意义在于，它能够突破单一模态的局限性，充分利用多模态信息的互补性，提高信息处理的准确性和丰富性。二、多模态数据处理多模态数据处理是跨模态理解与生成技术的基础。在这一过程中，需要对来自不同模态的数据进行预处理、特征提取和表示学习等操作。例如，对于文本数据，可以通过分词、词嵌入等技术提取出关键信息；

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可以把epic、feature、story理解为将测试用例按照功能模块进行分类，epic为一级类目，feature为二级类目，story为三级类目。而title、description、severity、step等则用于测试用例自身相关的描述定义。当然，Allure还有其他的常用特性，下篇文章我们再继续学习

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在IT行业中，代码生成器是一种高效工具，它能够帮助开发者快速生成特定的代码模板，减少重复劳动，提高开发效率。本话题将详细讲解"代码生成器"这一技术，特别是其在自动生成Mapper、Controller和Service文件中的...

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利用人工智能为WordPress文章自动生成高质量摘要，支持自定义生成规则，提升用户体验和SEO效果。 == 描述 == 自动摘要生成器是一款强大的WordPress插件，它利用最新的AI技术为您的文章自动生成高质量摘要，节省时间...

C#代码模板生成器;Model层;DAL层;BLL层代码自动生成

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在IT行业中，代码生成器是一种高效工具，它能够帮助开发者快速构建应用的基础架构，从而减少重复劳动和提高生产力。本文将深入探讨"C#代码模板生成器"，特别是针对Model层、DAL（数据访问层）层和BLL（业务逻辑层）...

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该代码生成器包含了CORE代码生成器、实体生成器、UI代码生成器、在线建表、导出文档、模版配置等功能，支持MySql、Oracle、Sqlite、SqlServer、pgsql、达梦、金仓等多种数据库生成器。适合用于学习和实践C#、...

使用yolo11训练饮料瓶盖缺陷检测质量检测数据集VOC+YOLO格式1432张5类别步骤和流程

FL1623863129的博客

08-03

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训练完成后，最佳权重保存路径为：runs/detect/train/weights/best.pt，如果多次运行命令runs/detect/train2,runs/detect/train3文件夹生成只需要到数字最大文件夹查看就可以找到模型。经过上面训练可以使用模型做一步部署，比如使用onnx模型在嵌入式部署，使用engine模型在jetson上deepstream部署，使用torchscript模型可以在C++上部署等等。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。

ORACLE复杂查询

ZZH1120KQ的博客

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【笔记】ROS1｜5 ARP攻击Turtlebot3汉堡Burger并解析移动报文【旧文转载】

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本文介绍了如何使用ARP攻击技术干扰Turtlebot3汉堡机器人的ROS通信。作者首先讲解了ARP协议的基本原理和攻击依据，然后通过实验演示了如何利用arpspoof工具实施ARP欺骗攻击，包括干扰普通主机上网和小车与控制机的通信。文章提供了详细的实验步骤和思考题，并建议读者在虚拟机环境下进行实践。实验结果显示，通过持续发送虚假ARP响应包可以成功劫持网络通信，开启IP转发后虽能恢复但会降低网速。最后作者还演示了如何解析被攻击机器人的移动控制报文。

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