function*语句允许你声明一个生成器函数，这种函数的返回值是一个Generator对象，它允许你控制函数的暂停、继续执行。 f.next()//inc==12 { value: 12, done: false } f.next()//inc==13 { value: undefined, done: true } 遇到yield时函数会暂停执行后面的代码 使用函数生成器时函数不会执行，因此需要使用一次next()。 上文的程序为什么到最后变成undefined呢？ 而add函数内只有两个yield，虽然三次调用next()才能完成调用过程，但最后一次不返回value，在函数末尾加上return语句就能让next返回return后的表达式值。 值得一提的是，函数生成器返回的是Generator对象，但这不影响在函数生成器内使用return。 为什么value=11和12，不应该12和13吗？
生成器 生成器的本质就是迭代器 在python中有三种⽅方式来获取⽣生成器: 1. 通过生成器函数 2. 通过各种推导式来实现⽣成器 3. 生成器一般由生成器函数或者生成器表达式来创建 其实就是手写的迭代器 2. 生成器函数 和普通函数没有区别. 里面有yield的函数就是生成器函数. 生成器函数在执行的时候. 默认不会执行函数体. 返回生成器 通过生成器的__next__()分段执行这个函数. 由于函数中存在了yield. 那么这个函数就是⼀个生成器 函数. 这个时候. 我们再执行这个函数的时候. 就不再是函数的执行了. ⽽是获取这个生成器. 如何使用呢? 想迭代器.
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网站地图在线生成器介绍 网站地图是一种格式化的XML文件（sitemap.xml）、HTML文件(sitemap.html)、TXT文件(sitemap.txt)或RSS文件(rss.xml)，这是重要的站长工具 image.png 1.第一步，手动或通过网站地图生成工具自动生成sitemap的XML文件(可通过本网站的地图生成器生成)，本生成器将生成各搜索引擎支持的全部格式的文件； 2.第二步，将sitemap.xml 全自动推送(API推送或API提交) 如果您已经注册了百度站长工具平台，您可以在在生成时添加高级选项中输入百度自动推送Token，这样系统在生成地图后将自动推送到百度的站长平台。 生成的地图文件意义 哲涛站点地图生成器将生成多种不同的站点地图文件，主要包括：sitemap.xml、sitemap.txt、sitemap.html、rss.xml、increase.txt、decrease.txt ，比如IE，可直接订阅； *increase.txt，本次生成的URL列表增加的网址，像百度搜索引擎就可以通过这个URL列表提交你网站的新连接，建议在百度站长工具中使用该列表作为主动推送源； *decrease.txt
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2pyabiaaazmamoxu6n5pfa7wdcr7aafaa.f10002.mp4?dis_k=31f...
在今天的文章里，我们将实现一个机器学习模型。这个模型可以基于给定的数据集生成无数的相似图像样本。为了实现这个目标，我们将启动生成对抗网络（GANs）并且将包含有“辛普森家族”图像特征的数据作为输入。 判别器 判别器接收从输入数据集来的真实图像和生成器来的造假图像，并判断出这个图像是真实的还是伪造的。我们可以将判别器看作是一个警察在抓住一个坏人，并放走好人。 判别器接收真实的图像和伪造的图像并且试图给出它们的真假。我们作为系统的设计者是知道它们是真实的数据集还是生成器生成的伪造图的。 你可以在这里的判别器和生成器函数里找到我们在Tensorflow上对这个模型的实现。 正如你所看见的在上面这个可视化图里，生成器和判别器有着几乎一样的结构，但是是反转的。 在第十二行对被判别器识别出来的真实图像进行了单边标注平滑。 你将会发现训练GANs是相当的难，因为这里有两个损失函数（生成器的和判别器的），而且在它们之间找到一个平衡是得到好的结果的关键。
StyleGAN生成的人脸 StyleGAN是目前最先进的高分辨率图像合成方法，已被证明可以在各种数据集上可靠地工作。除了逼真的人像，StyleGAN还可以用于生成其他动物，汽车甚至房间。 激活函数(leaky ReLU)总是在添加偏置后立即应用。 Precision和Recall (P&R)通过明确量化生成的与训练数据相似的图像的百分比和可以生成的训练数据的百分比，提供了额外的可见性。我们使用这些指标来量化StyleGAN2的改进。 ? 因此，我们决定重新评估StyleGAN的网络设计，并寻找一种能够生成高质量图像而不需要progressive growing的架构。 ? 图7：三种生成器(虚线上面)和鉴别器架构。 在鉴别器中，我们同样向鉴别器的每个分辨率块提供下采样图像。我们在所有上采样和下采样操作中都使用了双线性滤波。 在图7c中，我们进一步修改了设计，以使用残差连接。这种设计类似于LAPGAN[7]。
这里我们主要探索一下在pyqt5制作出来的界面中集成一个pyecharts生成的页面，效果图如下所示： 环境依赖 这里主要依赖于pyecharts和pyqt5这两个库，但是由于pyqt5在5.10.1 首先是数据生成的模块： import numpy as np nums = 200 data = np.random.random((nums,2)) data = np.sort(data) x_data = data[:,0] y_data = data[:,1] 这里使用numpy来生成一系列的随机数，然后排序后再进行绘图，绘图时采用的pyecharts的Scatter形式散点图。 在pyecharts中配置散点图的参数时，主要方法是调用Scatter中的函数来进行构造，比如我们常用的一些窗口工具，区域缩放等功能，就可以在Scatter中添加一个toolbox来实现： toolbox_opts 在通过pyecharts构造了图层之后，需要通过： render("/tmp/scatter.html") 的方法将生成的效果图保存成一个本地的html文件。
一 迭代器 一 迭代的概念 #迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？ ,结束循环 五 迭代器的优缺点 #优点： - 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式 - 惰性计算，节省内存 #缺点： - 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值） - 一次性的 ，只能往后走，不能往前退 二 生成器 一 什么是生成器 #只要函数内部包含有yield关键字，那么函数名()的到的结果就是生成器，并且不会执行函数内部代码 def func(): print( yield 3 print('====>end') g=func() print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360> 二 生成器就是迭代器 __next__ #2、所以生成器就是迭代器，因此可以这么取值 res=next(g) print(res)
1 生成器 1.1 初识生成器 什么是生成器？这个概念比较模糊，各种文献都有不同的理解，但是核心基本相同。生成器的本质就是迭代器，在python社区中，大多数时候都把迭代器和生成器是做同一个概念。 生成器是需要我们自己用python代码构建的工具。最大的区别也就如此了。 1.2 生成器的构建方式 在python中有三种方式来创建生成器： 1. 通过生成器函数 2. 通过生成器推导式 3. python内置函数或者模块提供（其实1,3两种本质上差不多，都是通过函数的形式生成，只不过1是自己写的生成器函数，3是python提供的生成器函数而已） 1.3 生成器函数 由于函数中存在yield,那么这个函数就是一个生成器函数. 我们在执行这个函数的时候.就不再是函数的执行了.而是获取这个生成器对象，那么生成器对象如何取值呢？ yield在生成器函数中可设置多个，他并不会终止函数，next会获取对应yield生成的元素。
（月）里表示每个月的含义，“*”在子表达式（天（星期））表示星期的每一天 “/”字符用来指定数值的增量 例如：在子表达式（分钟）里的“0/15”表示从第0分钟开始，每15分钟 在天（月）子表达式中，“L”表示一个月的最后一天 在天（星期）自表达式中，“L”表示一个星期的最后一天，也就是SAT 如果在“L”前有具体的内容，它就具有其他的含义了 例如：“6L”表示这个月的倒数第 ６天，“ＦＲＩＬ”表示这个月的最一个星期五 注意：在使用“L”参数时，不要指定列表或范围，因为这会导致问题 Cron表达式被用来配置CronTrigger实例。 Cron表达式是一个由7个子表达式组成的字符串。每个子表达式都描述了一个单独的日程细节。这些子表达式用空格分隔，分别表示； 实现的界面如下 ? 在线使用地址：cron表达式在线生成器 cron表达式在线生成器2 Demo下载地址：cron表达式源代码
你会发现他们展示的Logo都套用了精致的Logo效果图。通常这类Logo效果图都需要在ps中操作完成，但不会ps怎么办呢？ 别担心今天就给大家整理了：4个优质Logo效果图在线生成神器！ 只需上传logo，即可在线生成并下载使用。 01. 我们可以直接选择一个模版，然后把样机中的图片替换为自己的作品，一个项目就完成了。 不足之处： 对于设计小白来讲操作略显复杂，整个编辑界面做得非常贴近像一个在线版ps，学习成本高。 免费用户可以使用下载的模板数量受限。 04. Logo效果图生成神器 上面推荐的三款logo效果图在线设计工具，由于都是国外的，可能访问速度会比较慢，并且不是完全免费，带有水印限制。 网址：https://www.logosc.cn/design/mockup 重磅神器来了！真正良心好用小众的国产工具，完全免费不限次数无水印的Logo效果图在线生成神器，推荐指数。
在本文中，我们将为各种图像生成文字描述 图像描述是为图像提供适当文字描述的过程。 作为人类，这似乎是一件容易的任务，即使是五岁的孩子也可以轻松完成，但是我们如何编写一个将输入作为图像并生成标题作为输出的计算机程序呢？ 第56–63行：将提取的特征保存到磁盘 现在，我们不会一次预测所有的标题文字，因为我们不只是将图像提供给计算机，并要求它为其生成文字。 正如人们所看到的那样，这是大量的数据，将其立即加载到内存中是根本不可行的，为此，我们将使用一个数据生成器将其加载到小块中降低是用的内存。 yield将使函数再次从同一行运行，因此，让我们分批加载数据 模型架构和训练 如前所述，我们的模型在每个点都有两个输入，一个输入特征图像矢量，另一个输入部分文字。
-- --> 上一篇：【图片简历】Vue.js在线简历编辑器&生成图片简历(一) 在上一期的文章中，我们已经把需求分析的差不多了。 那么我觉得这里面有二个难点， 一是html简历页面，生成为图片并下载； 二是数据库结构的设计，在这个例子中，我选用的是MongoDB； <! -- --> html生成图片下载的原理其实很简单，就是使用html2canvas.js， ? 这东西麻烦的地方在于生成图片的清晰度，还有就是有些页面上的内容生成不出来。 那么这样下来，设计数据库表、集合的工作，其实就变成了设计json数据的格式了。 下面是一个在线编辑简历的粗原型， ? - 在线简历编辑器 【图片简历】Vue.js在线简历编辑器&生成图片简历(一) - 学生简历系统 - pos结账 - 电商购物车 - reactJs留言板 - ...等 之前还有好多课程方面的积累
用vueJs做一个在线简历编辑器吧，应该很简单。可以保存、修改、复制简历的小应用。 <! -- 分析需求 --> 1、页面结构生成； 2、简历内容保存； 3、简历多版本； 4、头像上传预览； 5、生成图片简历预览； <! -- 需求细化 --> 一、生成页面； vue-cli 二、简历内容保存； 1、收集页面中所有input、textarea、select等内容； 2、拼接为一个或几个json； 3、保存入mongodb 中； 三、简历多版本； 复制mongodb数据，载入页面生成dom 四、头像上传预览； 多种方案，canvas中插入img，或base64等 五、生成图片简历预览； html2canvas <! -- 开发思路与步骤 --> 要做一个东西，先把需求分析清楚，大概分成几个部分，这几个部分都啥功能。 然后再脑子里把每个部分要用到哪些技术？怎么实现？在脑子里先过一遍。
在异步编程中，还有一种常用的解决方案，它就是Generator生成器函数。 顾名思义，它是一个生成器，它也是一个状态机，内部拥有值及相关的状态，生成器返回一个迭代器Iterator对象，我们可以通过这个迭代器，手动地遍历相关的值、状态，保证正确的执行顺序。 ) // {done: true, value: "three"} show.next() // {done: true, value: undefined} 如上代码，定义了一个showWords的生成器函数 next，则执行一次yield语句，并在该处暂停，return完成之后，就退出了生成器函数，后续如果还有yield操作就不再执行了 2. yield和yield* 有时候，我们会看到yield之后跟了一个 var show = showNumbers(); for (var n of show) { console.log(n) // 1 2 } 此外，处理for...of循环，具有调用迭代器接口的方法方式也可遍历生成器函数
() => {} 生成器函数 function*() {} 异步生成器函数 async function*() {} 异步生成器函数非常特殊，因为你可以在异步生成器函数中同时使用 await 和 异步生成器函数与异步函数和生成器函数的不同之处在于，它们不返回 promise 或迭代器，而是返回一个异步迭代器。 你的第一个异步生成器函数 异步生成器函数的行为类似于生成器函数：生成器函数返回一个具有 next() 函数的对象，调用 next() 将执行生成器函数直到下一个 yield。 不同之处在于异步迭代器的 next() 函数返回了一个 promise。 下面是带有异步生成器功能的 “Hello, World” 例子。 例如，使用 for/await/of 循环时，你可以在恢复异步生成器函数之前添加 1 秒的暂停时间。
一、生成器函数是什么？ 用 function * 定义的函数称之为生成器函数，返回值是一个 Generator 对象，不能直接使用，需要通过调用 next() 方法来使用。 * f() {} var obj = new f; // throws "TypeError: f is not a constructor" 二、其他特性 1、yield yield 关键字可以让生成器函数变成异步函数 ; var gen = iterArr(arr); arr = [...gen]; // ["a", "b", "c", "d", "e"] 四、另外两种生成器函数 1、生成器函数表达式 生成器函数表达式 可以省略函数名，而生成器函数不可以。 中，生成器函数实际上都是 GeneratorFunction 的实例对象； GeneratorFunction 创建的生成器函数 效率低于 function* 定义的生成器函数，且只能使用本地变量和全部变量
原因无他：利用神经网络来生成贴合实际的图像注释，需要结合最新的计算机视觉和机器翻译技术，缺一不可。对于为输入图像生成文字注解，训练神经图像注解模型能使其成功几率最大化，并能生成新奇的图像描述。 举个例子，下图便是在 MS COCO 数据集上训练的神经图像注解生成器，所输出的潜在注解。 ? 而作为结果的注解生成模型，需要平衡对视觉线索和自然语言的理解。 这两门传统上泾渭分明、并不相关的领域之间所产生的交集，有潜力在业内产生广泛的影响。 TensorFlow 提供了一个 wrapper 函数，来对给定输入、输出维度生成 LSTM 层。 局限性 对于学习把图像映射到人类级别的文字注解，该神经图像注解生成器提供了一个十分有用的框架。铜鼓偶在大量图像—注解成对数据上训练，该模型学会了通过视觉特征抓取相关语义信息。
在线性滤波器和卷积神经网络这两种方式中发生的计算除了我们要从数据中学习到的卷积核参数外是完全一样的。 我们可以画出如下的线性滤波器与卷积神经网络间的联系： ? x 方向上的 Sobel 滤波器 首先，我们需要定义一组辅助函数来对图像进行预处理。数据集被加载后，图像被转换成灰度形式，图像强度范围被归一化然后对数据集中的每个图像进行线性滤波。 ? 我们仅对单通道图像使用线性滤波器。实际上，这意味着模型被训练成将灰度转换后的图像到 Sobel 过滤后的图像的映射。 接下来，我们定义一个模型：单层，单核的线性激活的卷积网络。 在下面的图像中，我们可以观察到模型和笑脸滤波器在测试图像上产生了一个类似笑脸的形状。 与 Sobel 滤波器滤波的图像类似，模型产生的图像也由从数据中学习到了 Sobel 滤波器的特性，区分笑脸滤波器滤波的图像和模型输出的图像是非常难区分的。 ?
用分类器网络代替判别器 经典的GAN模型使用二分类判别器来判断生成的图像是否来自真实训练图像集合。判别函数是一个相对容易的机器学习任务，而且很容易训练。 生成器的工作就是尝试对给定的属于某一类数字的潜在变量，生成一个图像，即，使分类器的softmax的输出为该类的概率最大化。它不仅需要生成一个真实的MNIST数字，还必须生成一个看起来像某个类的图像。 变分自编码器损失函数 原本VAE有两个用途：将来自MNIST数据集的样本图像编码成近似单位高斯变量（在我们的模型中，一个潜在矢量由32个数值组成）的小的实数矢量，并且生成与训练图像看起来很像的图像。 所以在这个模型中，我们将用前面章节中使用的分类器的损失函数代替像素重构损失，来最小化softmax的误差。 而且，我们可以用一步同时训练生成模型和VAE潜在误差！ 较粗的线条表示初始权重会比较大，而细线则相反。初始化这些块，以便它们可以生成有趣的图像。
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