首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何像谷歌翻译一样调整旋转文本?

要像谷歌翻译一样调整旋转文本,可以通过CSS的transform属性来实现。具体步骤如下:

  1. 创建一个包含旋转文本的HTML元素,例如一个div元素。
  2. 使用CSS的transform属性来旋转文本。可以使用rotate()函数来指定旋转角度,单位为度数。例如,rotate(90deg)表示将文本顺时针旋转90度。
  3. 根据需要,可以使用CSS的transform-origin属性来指定旋转的中心点。默认情况下,旋转的中心点是元素的中心。
  4. 如果需要调整文本的位置,可以使用CSS的position属性和top、left属性来实现。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<style>
.rotate-text {
  transform: rotate(90deg);
  transform-origin: top left;
  position: absolute;
  top: 100px;
  left: 100px;
}
</style>
</head>
<body>

<div class="rotate-text">旋转文本</div>

</body>
</html>

在上面的示例中,我们创建了一个div元素,并给它添加了一个类名为"rotate-text"。通过CSS样式定义,我们将这个div元素中的文本旋转了90度,并将旋转的中心点设置为左上角。最后,我们使用position属性和top、left属性将文本定位到了页面上的(100px, 100px)位置。

这样,就可以像谷歌翻译一样调整旋转文本了。

对于云计算领域的相关知识,我可以为您提供一些常见的名词解释和相关产品介绍:

  1. 云计算(Cloud Computing):云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式。它可以提供按需获取、灵活扩展和按使用量付费的计算能力,包括计算、存储、网络等资源。
  2. 前端开发(Front-end Development):前端开发是指开发网站或应用程序的用户界面部分。它涉及使用HTML、CSS和JavaScript等技术来创建和优化用户在浏览器中看到和交互的内容。
  3. 后端开发(Back-end Development):后端开发是指开发网站或应用程序的服务器端部分。它涉及处理数据、逻辑和安全等后台操作,并与前端进行交互。
  4. 软件测试(Software Testing):软件测试是指通过执行软件系统的一系列测试用例来评估系统的质量和功能。它旨在发现和修复潜在的错误和缺陷。
  5. 数据库(Database):数据库是用于存储和管理数据的系统。它可以提供数据的安全性、一致性和可靠性,并支持数据的检索、更新和删除等操作。
  6. 服务器运维(Server Administration):服务器运维是指管理和维护服务器硬件和软件的活动。它包括安装、配置、监控和维护服务器,以确保服务器的正常运行和高可用性。
  7. 云原生(Cloud Native):云原生是一种构建和运行在云环境中的应用程序的方法。它倡导使用容器化部署、微服务架构、自动化管理和弹性扩展等技术,以实现高效、可靠和可扩展的应用程序。
  8. 网络通信(Network Communication):网络通信是指在计算机网络中传输数据和信息的过程。它涉及使用各种协议和技术来实现数据的传输、路由和交换等功能。
  9. 网络安全(Network Security):网络安全是指保护计算机网络和系统免受未经授权的访问、攻击和损害的措施。它包括防火墙、加密、身份验证和访问控制等技术。
  10. 音视频(Audio and Video):音视频是指音频和视频数据的处理和传输。它涉及音频和视频编解码、流媒体传输、媒体处理和实时通信等技术。
  11. 多媒体处理(Multimedia Processing):多媒体处理是指对多媒体数据(如图像、音频和视频)进行编辑、转换、压缩和处理等操作。它涉及图像处理、音频处理和视频处理等技术。
  12. 人工智能(Artificial Intelligence):人工智能是指通过模拟人类智能的方法和技术来实现计算机系统的智能化。它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和智能推荐等领域。
  13. 物联网(Internet of Things):物联网是指通过互联网连接和通信的物理设备和对象的网络。它可以实现设备之间的数据交换和远程控制,以实现智能化和自动化。
  14. 移动开发(Mobile Development):移动开发是指开发运行在移动设备上的应用程序。它涉及使用移动应用开发框架和技术来创建和优化移动应用。
  15. 存储(Storage):存储是指用于保存和访问数据的设备和系统。它可以提供数据的持久性、可靠性和可扩展性,并支持数据的读写和备份等操作。
  16. 区块链(Blockchain):区块链是一种分布式账本技术,用于记录和验证交易和数据。它具有去中心化、不可篡改和可追溯等特性,被广泛应用于加密货币和智能合约等领域。
  17. 元宇宙(Metaverse):元宇宙是指一个虚拟的、与现实世界相互连接的数字空间。它可以提供沉浸式的虚拟体验和交互,并支持多人协作和社交。

以上是对于云计算领域相关知识的简要介绍和一些常见名词的解释。如果您对某个具体名词或产品有更详细的了解需求,可以提供具体的名词或问题,我将尽力提供更全面的答案和相关产品介绍。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

安利一款开源 OCR 工具,可快速提取截屏文字!

读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 ?...20 世纪 80 年代由 Hewlett Packard 开发,2005 年开源,自 2006 年起由谷歌赞助开发。...Tesseract 支持 Unicode(UTF-8)字符集,可以识别超过 100 种语言,还包含多种输出支持,比如纯文本、PDF、TSV 等。...在将图像传递给 Tesseract 之前,可以尝试以下图像处理技术,但具体使用哪些技术取决于使用者想要读取的图像: 反转图像 重新缩放 二值化 移除噪声 旋转 / 调整倾斜角度 移除边缘 所有这些操作都可以使用...中文 OCR 项目 中文 OCR,身份证识别、火车票识别都是常规操作,它也可以实现更炫酷的功能,例如翻译笔在书本上滑动一行,自动获取完整的图像,并识别与翻译中文。

2.5K30

截屏、文字提取一气呵成,超实用OCR开源小工具

读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 ?...这个实用小工具的开发也离不开谷歌经典 OCR 开源项目 Tesseract。 Tessract 的使用 Tesseract 是目前最好的用于机器打印字符识别的开源 OCR 工具。...20 世纪 80 年代由 Hewlett Packard 开发,2005 年开源,自 2006 年起由谷歌赞助开发。...在将图像传递给 Tesseract 之前,可以尝试以下图像处理技术,但具体使用哪些技术取决于使用者想要读取的图像: 反转图像 重新缩放 二值化 移除噪声 旋转/调整倾斜角度 移除边缘 所有这些操作都可以使用...中文 OCR 项目 中文 OCR,身份证识别、火车票识别都是常规操作,它也可以实现更炫酷的功能,例如翻译笔在书本上滑动一行,自动获取完整的图像,并识别与翻译中文。

3K20

【Science】无监督式机器翻译,不需要人类干预和平行文本

因为神经网络,即一种以人脑为启发的计算机算法,自动的语言翻译取得了长足的进步。但是训练这样的网络需要大量的数据:通过数以百万计逐句对应的翻译来展示人类是如何做到这一点的。...因此,如果一台计算机将这些同时发生的事一个巨大的道路地图集一样汇集起来,统一到“城市”这一词汇下,那么不同语言的地图其实是彼此相似的,只是名称不同而已。...两篇论文之间唯一可以直接比较的结果是从以包含了3000万句子的英法文本数据库中进行的翻译,两个系统都在双语评估替补评分(用来衡量翻译的准确性)上的得分都在15分左右 。这个数字还比不上谷歌翻译。...谷歌翻译使用有监督的方法,在同类测试上的得分是40多左右,人类水平是50分左右。但是,这些方法都比词对词的翻译要好。...除了能够在没有多个平行文本的语言之间进行翻译之外,Artetxe和Lample都表示,如果平行文本都是同一类型,比如新闻报道,那么它们的系统可以帮助英文和法文这样常见的配对,但是您想要翻译新的领域的文本

65290

截屏、文字提取一气呵成,超实用OCR开源小工具

读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。...这个实用小工具的开发也离不开谷歌经典 OCR 开源项目 Tesseract。 Tessract 的使用 Tesseract 是目前最好的用于机器打印字符识别的开源 OCR 工具。...20 世纪 80 年代由 Hewlett Packard 开发,2005 年开源,自 2006 年起由谷歌赞助开发。...在将图像传递给 Tesseract 之前,可以尝试以下图像处理技术,但具体使用哪些技术取决于使用者想要读取的图像: 反转图像 重新缩放 二值化 移除噪声 旋转/调整倾斜角度 移除边缘 所有这些操作都可以使用...中文 OCR 项目 中文 OCR,身份证识别、火车票识别都是常规操作,它也可以实现更炫酷的功能,例如翻译笔在书本上滑动一行,自动获取完整的图像,并识别与翻译中文。

89520

使用深度学习进行语言翻译:神经网络和seq2seq为何效果非凡?

在我们了解了该技术可以如何被用于翻译之后,我们也将理解该算法如何被用于编写人工智能聊天机器人和描述图片。 为了让计算机能翻译人类语言,我们该如何对其编程呢?...打造一个基于统计学的翻译系统需要大量训练数据,其中包含了同样的文本在至少两种语言中的表达。这种对应的翻译文本被称为平行语料库(parallel corpora)。...但是大多数机器学习算法一样,神经网络不会保存使用信息。你让输入一条数字列表,然后这个神经网络就能计算出结果。如果你在给它看同样的数字,它还会计算出同样的结果。...其思路是使用字幕间的对话训练 bot ,使其能一样讲话。输入句是一个角色的讲白,「译文」是下个角色的对白: ? 产生的结果真的很有趣。...不只是 bot 一样交谈,它也展现出了一些智能: 人:我的名字是 David,我的名字是什么? 机器:David 人:我的名字是 John,我的名字是什么?

1.7K70

如何在产品设计中使用 ChatGPT:8 个实例

为产品页面撰写文案ChatGPT 如何处理此任务:众所周知,产品设计师使用虚拟文本而不是真实文本。当我们使用 Lorem ipsum 进行设计时,我们经常需要在将虚拟文本替换为实际副本时调整布局。...例如,我已经要求 ChatGPT 为我可以用于该网站的旋转立方体生成代码。它在不到一分钟的时间内生成了代码以及文本描述。编辑搜图ChatGPT 生成的旋转立方体的源代码。...将文本从一种语言翻译成另一种语言ChatGPT 如何处理这个任务:假设我们创建的网站将以两种语言提供——英语和西班牙语。这意味着我们需要将我们的英文副本翻译成西班牙文。...GPT 是一种大型语言模型,语言翻译可能是它最早用于的实际任务之一。因此很容易假设该工具可以轻松地将页面上的文本从一种语言翻译成另一种语言。令人惊讶的是,翻译结果很一般——译文听起来有点粗糙和机械化。...谷歌翻译能够比 ChatGPT 更好地处理这项任务。编辑搜图使用 ChatGPT 从英语翻译成西班牙语的结果。

2K20

这个图片转文字功能搞一下?还好这个开源项目救了我!

读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。...20 世纪 80 年代由 Hewlett Packard 开发,2005 年开源,自 2006 年起由谷歌赞助开发。...Tesseract 支持 Unicode(UTF-8)字符集,可以识别超过 100 种语言,还包含多种输出支持,比如纯文本、PDF、TSV 等。...在将图像传递给 Tesseract 之前,可以尝试以下图像处理技术,但具体使用哪些技术取决于使用者想要读取的图像: 反转图像 重新缩放 二值化 移除噪声 旋转 / 调整倾斜角度 移除边缘 所有这些操作都可以使用...中文 OCR 项目 中文 OCR,身份证识别、火车票识别都是常规操作,它也可以实现更炫酷的功能,例如翻译笔在书本上滑动一行,自动获取完整的图像,并识别与翻译中文。

94830

谷歌翻译竟预言世界末日,专家解密神经翻译6大难题

这段惊悚的“预言”来自谷歌翻译。2016年,谷歌宣布机器翻译“重大突破”——神经机器翻译(GNMT),将翻译质量提高到接近人类笔译的水平。然而,它将无意义的文本翻译成怪异的宗教预言引起了新的恐慌。...Rush说,当系统被输入无意义的文本时,它就会“产生幻觉”,生成怪异的输出——就像谷歌的DeepDream视觉系统会产生可怕的图像一样。 ?...因此,Colbath说,谷歌可能会使用《圣经》这类的宗教文本(《圣经》已经被翻译成多种语言),用这些文本来训练它的模型,导致产生宗教内容。...因此Google翻译这样的通用机器翻译系统在法律或金融等专业领域的表现尤其糟糕。与基于短语的系统等传统方法相比,NMT系统的效果更差。有多差呢?请参阅下面的图表。...而对于NMT系统,调整集束的宽度似乎没有任何影响,甚至可能会有不良影响。 当数据量很大时,NMT系统仍然很难被击败。

66520

看不见的Unicode码让敏感词轻松逃过审核,谷歌IBM都中招

就比如下面这个谷歌翻译: ? 文字部分都没有啥问题,注意到账户数字4321翻译前后不一样吗? 为什么会发生这样的情况? 来看Unicode码是怎么捣的乱吧。 ?...这是一个可以把字符的文本方向倒转的Unicode码。 这样一来,左边的解析系统就会将该1234显示成4321。 而谷歌翻译引擎的机制是忽略Unicode码,也就是右边还显示原来的1234。...因此,两边就不一样了。 这个例子虽然没啥杀伤力,如果万一真有人将它用在了真实转账场景,后果会如何呢?...再来一个同形文字的例子: 将“paypal”中第一个英文字母a换成西里尔字母a,尽管这俩人眼视觉上看起来是一样的,但Unicode码不同,谷歌俄语翻译最终就会将它翻译成 “папа”,也就是“爸爸”的意思...那种从英文字母到西里尔字母的变化就更应该被严加注意。

82940

谷歌接二连三申请AI专利,Pytorch该不该想想侵权的事儿? | reddit热帖

作者 | 王晔 编辑 | 青暮 近日reddit上一篇帖子再次引发了圈内热议,当BN和dropout被谷歌申请了专利时,Facebook这样的公司如何确保Pytorch不侵权?...这些工具的出现使谷歌仅用了几个月就将其翻译系统换成了神经机器翻译系统。神经系统的实施极大地提高了翻译的准确性,不仅如此,新的谷歌翻译很可能比原来的翻译更容易构建。...Tensorflow这样的工具已经使简单的神经机器翻译系统的构建成为计算机科学课的家庭作业练习。 当开源学习工具允许构建以前需要花费数年时间才能构建的系统时,这对专利来讲意味着什么?...一旦算法系统能够以最小的努力学会复制复杂的手动调整的软件包,软件发明的创新性标准将需要进行大幅调整“将学习算法X用于应用Y或系统Z”这样的专利不应该被授予,因为这些已经成为了从业者的常识。...还有人表达了自己的期望:如果有某种专利一样的法律,但能保证"我不能实施这项专利,但它仍然算作先前的工作,所以专利巨头再次申请专利",那就更好了。

37030

NLP 60年沉思录:Finding a Voice

机器翻译也是一样,已经从一塌糊涂走到了可用的阶段,至少已经可以理解一段文本的主旨,很快,机器的翻译可能仅需要少量的人为修订。...那些被BabelFish 这样的在线工具提供的不当翻译搞得歇嘶底里的人开始对谷歌翻译更有信心。 苹果说服了数百万 iPhone 用户不仅通过手机对话,而且对手机说话。...IBM的Candide系统是第一次使用统计概率而非人为制定的规则进行机器翻译的尝试。统计是“基于短语”的机器翻译语音识别一样,需要用来学习的训练数据。...“时间就像箭一样”可以意味着时间一样飞,或者有一种称为“时间苍蝇”的昆虫喜欢箭头。 “谁在 Thor 扮演 ‘Thor’?”...AI 研究人员坚持认为他们的机器不能一样思考,但如果它们能一样倾听和谈话,那么它们是什么呢?当人类教会更有能力的机器来使用语言时,二者之间明显的界限将会模糊。

91640

图解神经网络机器翻译原理:LSTM、seq2seq到Zero-Shot

,并解释了谷歌翻译算法的运作方式。...如今机器翻译系统则使用了不同的方法:它们通过分析大量文本来分配文本中的规则 如果谷歌翻译引擎尝试用较短的句子来翻译,则会因为变量太多而无法进行。...当我们尝试为程序描写所有这些规则及其特例以及特例的特例时,翻译的质量就无从保证。 如今机器翻译系统则使用了不同的方法:它们通过分析大量文本来分配文本中的规则。...唯一的不同是编码器和解码器之间有 8 层 LSTM-RNN,它们在层之间具有残留连接,并可以在一定程度上做出精度和速度的调整。...BLEU 当我们谈论谷歌翻译算法的改进和更好的结果时,我们如何正确地评估一种翻译比另一种更好? 对于一些常用的句子,我们有专业翻译人员的翻译做参考。

1.6K100

谷歌发布Translatotron直接语音翻译系统

谷歌的新工具Translatotron舍弃了将语音翻译文本再返回语音的步骤,而是采用端到端的技术,直接将说话者的声音翻译成另一种语言。...最近有许多工作进一步改进了端到端语音到文本翻译模型的方法,包括同样来自谷歌的利用弱监督数据的工作(https://arxiv.org/abs/1811.02050)。...Translatotron更进一步,证明了单个序列到序列模型可以直接将一种语言的语音翻译成另一种语言的语音,而不需要级联系统那样依赖于任何一种语言的中间文本表示。...Translatotron的模型结构 性能 谷歌通过测量BLEU分数来验证Translatotron的翻译质量。该分数是通过语音识别系统转录的文本计算的。...此功能利用了之前针对TTS的演讲者验证和演讲者调整的Google研究。扬声器编码器在演讲者验证任务上进行预训练,学习从简短的示例话语对扬声器特性进行编码。

1.5K20

独家|OpenCV 1.7 离散傅里叶变换

如何在OpenCV中使用傅立叶变换?...如果想通过对复数图像或幅度/相位图像下的象函数进行修改,从而间接地调整原函数, 那么则需要保留象函数的值,并进行傅里叶变换逆变换,从而获得调整后的原函数的数值。...例如,如何看出文本是水平还是垂直方向的?对于某些文字来说,文本行的排序形式是水平线,而字母则形成某种垂直线。经傅里叶变换后,仍然可以看到文本中片段中的两个主要部分。...下面,分别用水平和旋转图像来描述某一文本。...水平文本图像: 旋转文本图像: 从中可以看出,频域中影响最大的分量(幅度图像上最亮的点)会随着图像的几何位置旋转,可以根据这一点计算出偏移量,通过旋转图像来对位置进行纠正。

92130

在输掉 ChatGPT 首战前,谷歌的 AIGC 战略是什么?

现在,微软和谷歌这样的公司正在寻找方法,在一个可能改变创造力未来的新形成的市场中占据领先地位。 此前,在 AI@ '22 会议上,谷歌展示了其在产品中利用生成模式的路线图。...Parti 使用 Transformer 架构,从文本标记中生成图像。DreamBooth 是一个模型,可以调整 Imagen 这样的文本到图像生成器,在不同的背景下显示一个主题。...Phenaki 基于 Transformer 架构,将一系列文本提示转换为一系列图像。Eck 还展示了如何将 Imagen Video 和 Phenaki 结合起来,从提示序列中创建高分辨率视频。...如果没有人类的控制和监督,生成式模型这样的人工智能系统将表现不佳,因为它们不像我们人类那样掌握基本概念。 3 谷歌能在生成式人工智能领域展开竞争吗?  ...正如谷歌重塑了信息发现,亚马逊随着网络的普及重塑了购物模式一样,那些发现并拥抱人工智能新机遇的公司,必将改造现有市场或创造新的市场。

26530

“模糊”我见多了,从来没见过你这样的- -#(

让我们来看看如何使用它。 步骤1 首先打开一张图片,(command+j)复制一个图层,然后右键单击选择转换为智能对象,这样做的好处是保留原图像的最大编辑程度,以免损坏图片无法还原。...旋转模糊 旋转模糊是用来创建圆形或椭圆形的模糊。 步骤1 跟上面一样,打开图片-复制-智能对象。...步骤2 打开滤镜-模糊画廊-旋转模糊 步骤3 你可以点击并拖动椭圆的边框来调整它的大小,以及单击并拖动把手可以重塑和旋转。...呵呵呵,我还没下班…加班ing(#‵′)凸 下面我再给大家翻译一个《2+1超级实用装》 使用过滤器 路径模糊和旋转模糊可以同时实用,在这个例子中,我将展示给大家。...(小编:我有一个不成熟的小建议…可以直接使用“旋转模糊”因为创建了智能对象,已经有蒙版了…) 步骤5 这里和摩天轮一样的讨论,我就不在这多讲了(咳咳,是我说的) 步骤6

66850

【业界】Deepmind 开发可微分神经计算机: 我们离会推理的机器人还有多远

这种新型模型将神经网络与可读写的外部存储器结合,既能神经网络那样通过试错和样本训练进行深度学习,又能传统计算机一样处理数据。...许多科技巨头如谷歌、Facebook、亚马逊和微软都一直在训练神经网络来学习如何更好地处理工作任务,包括识别狗的图像以及做出更好的翻译软件。...这些 AI 功能已经让数百万人在使用谷歌翻译等在线服务中受益。 但是,神经网络面临着巨大的挑战:常规计算机可以处理复杂形式的数据,但是需要手动编程来执行这些任务。...虽然人工神经网络可以大脑一样进行学习,从数据中识别模式,但是它缺少存储器架构,无法对结构化数据进行符号处理。...一些独立计算机科学家认为通用 DNC 应用范围广阔,例如,它可以用来生成视频注释,从文本中提取有意义的内容。甚至在未来,它还能够应用在包含问答、真实世界一样的对话,这种需要一定的推理能力任务。

87370

强人工智能大进展!Deepmind 开发可微分神经计算机: 我们离会推理的机器人还有多远

这种新型模型将神经网络与可读写的外部存储器结合,既能神经网络那样通过试错和样本训练进行深度学习,又能传统计算机一样处理数据。...许多科技巨头如谷歌、Facebook、亚马逊和微软都一直在训练神经网络来学习如何更好地处理工作任务,包括识别狗的图像以及做出更好的翻译软件。...这些 AI 功能已经让数百万人在使用谷歌翻译等在线服务中受益。 但是,神经网络面临着巨大的挑战:常规计算机可以处理复杂形式的数据,但是需要手动编程来执行这些任务。...虽然人工神经网络可以大脑一样进行学习,从数据中识别模式,但是它缺少存储器架构,无法对结构化数据进行符号处理。 ?...一些独立计算机科学家认为通用 DNC 应用范围广阔,例如,它可以用来生成视频注释,从文本中提取有意义的内容。甚至在未来,它还能够应用在包含问答、真实世界一样的对话,这种需要一定的推理能力任务。

40030

还在为各种神经网络算法而发愁吗?一篇文章带你快速走进深度学习

近年来,深度学习在多个领域取得了显著的进展,尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。...这个过程可能需要很多计算资源和时间,但一旦训练好了,它就能一个经验丰富的专家一样准确地处理新的数据啦 多层神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都有广泛的应用 2....对图像的平移、旋转、缩放等变换具有鲁棒性:卷积操作可以提取图像的空间特征,使得模型对图像的位置变化不敏感。 2....如何避免CNN过拟合 1. 数据增强:通过对原始数据进行随机旋转、缩放、翻转等操作,可以增加数据的多样性,从而减少过拟合的风险。 2....二:深度学习的应用实例 - 图像识别:人脸识别、物品识别等,都是深度学习在图像识别领域的典型应用。 - 语音识别:语音助手、语音翻译等都用到了深度学习技术。

10010

半监督学习与PyTorch和SESEMI

半监督和自监督技术的世界是一个特别迷人的领域,因为它看起来几乎魔术。我们如何利用世界上看似无穷无尽的无标记数据来帮助我们解决监督学习问题?...在这里工作的理论是,随机旋转的图像引入标签,同时保留有用的语义信息。例如,给一只狗一张旋转了90度的图片,人们可以清楚地看出图片已经旋转了,因为狗不会站在墙上!...然而,苍蝇、窗户和绘画这样的东西是可以立在墙上的。图像中的语义信息包含了旋转的线索。...一个特别值得注意但又有些不同的例子是来自谷歌Research论文的FixMatch。这里的辅助任务实际上和目标任务是一样的:给定一个图像,预测它的类别。然而,我们不能用标记数据来解决这个问题。...towardsdatascience.com/semi-supervised-learning-demystified-with-pytorch-and-sesemi-9656c14af031 deephub翻译

1.2K50
领券