本文介绍由美国耶鲁大学计算机科学系的Smita Krishnaswamy通讯发表在 Patterns 的研究成果：为了同时分析多个组学数据中的信息，作者提出了一个叫做单细胞多模态生成对抗网络（scMMGAN）的框架，该框架将来自多种模态的数据整合到环境数据空间的统一表示中，并结合对抗学习和数据几何技术进行下游分析。该框架的关键改进是一个额外的扩散几何损失，它使用一个新的内核来约束原本过度参数化的GAN。作者证明了scMMGAN有能力在各种数据模式上产生比其他方法更有意义的结果，并且其输出可用于从现实世界的生物实验数据得出结论。
JPA是Java Persistence API的简称，中文名Java持久层API，是JDK 5.0注解或XML描述对象－关系表的映射关系，并将运行期的实体对象持久化到数据库中。
本文的目的是解释Conditional Tabular GANs的工作原理，因为目前我还没有看到类似这样的文章。表格数据生成是一个不断发展的研究领域。CTGANs 论文已成为许多其他机器学习架构的基础，这些架构如今构成了该研究领域的最新技术。
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最近，多项研究采用了生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, 简称GANs）这一技术来生成分辨率为1024x1024的高清图片。超级逼真的人脸、动物和其他算法生成的图像令人惊叹不已，要知道，这项技术出现也不过短短几年。从分辨率低，像素差的图片到如今栩栩如生的高清画质，在很短的时间内就实现了质的飞跃：这一领域进步多大，请看下图。
我们展示了如何使用 JavaScript 来创建可重复使用的代码、解决日期管理问题、链接函数、检测恶意网站等。
【导读】近日，中山大学、新加坡国立大学和奇虎360人工智能研究院团队提出了一种具有注意机制的对抗哈希网络（adversarial hashing network）来进行跨模态检索，通过选择性地聚焦多模态数据中有信息量的部分来提升相似性内容的度量性能。文中利用对抗网络在跨模态检索中实现了注意力机制，提出的HashGAN大幅提升了现有的最好的方法。提出的HashGAN包含三个模块：（1）特征学习模块，来获得特征表示；（2）注意力生成模块，其生成一个注意力mask，用于获得被关注（前景）和未被关注的（背景）特征表
生成对抗网络（GAN）在合成逼真的图像方面能力出色，但我们不禁要问：怎样才能知道 GAN 无法生成的东西呢？模式丢失或模式崩塌被视为 GAN 所面临的最大难题之一，此时 GAN 会忽视目标分布中的某些部分，然而对于 GAN 中的这一现象，当前的分析工具所能提供的见解非常少。
我使用的方法结合了之前两项研究。一是 Pumarola et al. 2018 年的 GANimation 论文《GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image》，我将其用于修改面部的特征（具体来说是闭上眼睛和嘴）。二是 Zhou et al. 2016 年根据外观流实现目标旋转的论文《View Synthesis by Appearance Flow》，我将其用于实现人脸的旋转。
之前我用Redis开发了一个通用的单号生成器，该单号生成器存了两个key。一个是序号递增的key，一个是记录日期的key。如果当前日期和Redis记录的日期不一致，单号就重置为1，重新从1开始递增。
先弄个什么例子呢？如果是现代的MVVM框架，可能会用双向绑定来吸引你。那react有双向绑定吗？ 没有。 也算是有吧，有插件。不过双向绑定跟react不是一个路子的。react强调的是单向数据流。 当然，即便是单向数据流也总要有个数据的来源，如果数据来源于页面自身上的用户输入，那效果也就等同于双向绑定了。 下面就展示一下如何达到这个效果。我们来设计一个登录的场景，用户输入用户名后，会在问候语的位置展示用户名，像下这样： ---- 早上好，Mark 用户名： 密 码： 登 录 ---- 预警一下先，我要用
https://github.com/autonomousvision/giraffe http://www.cvlibs.net/publications/Niemeyer2021CVPR.pdf 报告链接：https://www.bilibili.com/video/BV1TX4y1P7ou/
最近，人们对从单个图像而不是从大型数据集学习生成模型的潜力产生了兴趣。这项任务意义重大，因为它意味着生成模型可以用于无法收集大型数据集的领域。然而，训练一个能够仅从单个样本生成逼真图像的模型是一个难题。在这项工作中，我们进行了大量实验，以了解训练这些方法的挑战，并提出了一些最佳实践，我们发现这些实践使我们能够比以前的工作产生更好的结果。一个关键点是，与之前的单图像生成方法不同，我们以顺序的多阶段方式同时训练多个阶段，使我们能够用较少的阶段来学习提高图像分辨率的模型。与最近的最新基线相比，我们的模型训练速度快了六倍，参数更少，并且可以更好地捕捉图像的全局结构。
文章首先解释了CSS网格是什么以及为什么它在现代网页设计中非常重要。它强调了响应式设计的重要性，这是使网站在各种设备和屏幕尺寸上都能良好呈现的关键。
该论文是出自于CVPR2022关于GAN的最新文章。要知道虽然目前GAN可以在某些领域的理想条件下能够生成逼真的图像，但由于发型、服装和姿势的多样性，生成全身人体图像仍然很困难，之前的方法一般是用单个GAN对这个复杂域进行建模。
文章：Small-Object Detection in Remote Sensing Images with End-to-End Edge-Enhanced GAN and Object Detector Network
Hudi中的每条记录都由一个主键唯一标识，主键是用于记录所属的记录键和分区路径的参数。使用主键，Hudi可以强制a)分区级唯一性完整性约束b)允许快速更新和删除记录。应该明智地选择分区模式，因为它可能是摄入和查询延迟的决定因素。
特别注意 序列类似Java中的集合的概念, 但是, 序列中的集合和Java中的集合却不一样 (约等于Java中的list 集合).
在本文中，作者将传统的视频字幕任务转换为一个新的范式，即开放式视频字幕，它在视频内容相关句子的提示下生成描述，而不限于视频本身。
上一篇文章中介绍了消息验证码，这篇文章咱们来聊聊随机数。随机数看起来是一个很简单的概念，不论哪种编程语言都提供了简单的生成随机数的方法，有必要单独写一篇文章么？
生成对抗网络（GAN）是在给定输入的条件下生成图像的一种强大方法。输入的格式可以是图像 [9，37，16，2，29，21]、文本短语 [33，24，23，11] 以及类标签布局 [19，20，1]。大多数 GAN 实例的目标是学习一种可以将源分布中的给定样例转换为输出分布中生成的样本的映射。这主要涉及到单个目标的转换（从苹果到橙子、从马到斑马或从标签到图像等），或改变输入图像的样式和纹理（从白天到夜晚等）。但是，这些直接的以输入为中心的转换无法直观体现这样一个事实：自然图像是 3D 视觉世界中交互的多个对象组成的 2D 投影。本文探索了组合在学习函数中所起到的作用，该函数将从边缘分布（如椅子和桌子）采集到的目标不同的图像样本映射到捕获其联合分布的组合样本（桌椅）中。
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与：Panda 对图像搜索和帮助视觉障碍者「查看」世界等应用而言，让图像带有文本描述是非常有价值的。使用人力标注显然不现实，而随着深度学习技术的发展，使用机器为图像自动生成准确的文本描述成为了可能。Jason Brownlee 博士的这篇文章对使用深度学习的图像描述进行了介绍，机器之心对本文进行了编译。 图像描述涉及到为给定图像（比如照片）生成人类可读的文本描述。这个问题对人类而言非常简单，但对机器来说却非常困难，因为它既涉及到理解图像的内容
生成对抗性网络（GANs）的最新进展已被证明可以通过数据扩充有效地执行目标检测器的域自适应。虽然GANs非常成功，但那些能够在图像到图像的翻译任务中很好地保存目标的方法通常需要辅助任务，例如语义分割，以防止图像内容过于失真。然而，在实践中很难获得像素级注释。或者，实例感知图像转换模型分别处理对象实例和背景。然而，它在测试时需要目标检测器，假设现成的检测器在这两个领域都能很好地工作。在这项工作中，我们介绍了AugGAN Det，它引入了循环目标一致性（CoCo）损失，以生成跨复杂域的实例感知翻译图像。 目标域的目标检测器直接用于生成器训练，并引导翻译图像中保留的目标携带目标域外观。与之前的模型（例如，需要像素级语义分割来强制潜在分布保持对象）相比，这项工作只需要更容易获取的边界框注释。接下来，对于感知实例的GAN模型，我们的模型AugGAN-Det在没有明确对齐实例特征的情况下内化了全局和对象样式转移。最重要的是，在测试时不需要检测器。实验结果表明，我们的模型优于最近的目标保持和实例级模型，并实现了最先进的检测精度和视觉感知质量。
在 FlowUs、Notion 等软件的 Database/多维表中，用户经常会进行各种类型的任务管理。比如，阅读清单、健康打卡、时间追踪、项目管理。为了在这些使用场景中快速查看和追踪任务进度，便需要使用进度条。
1.最常见的块单位是函数。从现在到将来的“等待”，最简单的方法（但绝不是唯一的，甚至也不是最好的）是使用一个通常称为回调函数的函数
生成器模式与工厂方法模式有着相似之处，两者都属于创建型模式，并且都是将对象创建的任务交给一个单独的类去完成。
要进行Oracle SQL调优，您必须了解查询优化器。优化器是内置软件，用于确定语句访问数据的最有效方法。
已经注意到，大多数主流神经网络都可以通过仅向原始数据中添加少量噪声而轻易地将其分类错误。出乎意料的是，添加噪声后的模型比正确预测的模型对错误预测的置信度更高。造成这种攻击的原因是，大多数机器学习模型都是从有限的数据中学习的，这是一个巨大的缺点，因为它很容易过度拟合。同样，输入和输出之间的映射几乎是线性的。尽管看起来各个类之间的分隔边界似乎是线性的，但实际上它们是由线性组成的，即使特征空间中某个点的微小变化也可能导致数据分类错误。
一切都始于我想要分析一些MeP代码的时候。我通常在IDA Pro中做逆向工作，但是有一小部分处理器IDA并不支持。幸运的是，objdump可以支持这些小众的处理器架构。经过一番摸索之后，我确定将这些反汇编代码移植到IDA中会比直接在objdump的输出中做一些标注和修改更好一些。 过程 互联网上很少有关于编写IDA处理模块的资料。SDK说明文档太简单了（只是让你去读示例代码和头文件）关联到两个文档：Online gide已经找不到了和Chris Eagle写的《IDA权威指南》。 打开这本书关于编写处理器模
在Java语言中将字符串作为对象来处理，可以通过java.lang包中的String类来创建字符串对象。
作者：Guangda Huzhang、Zhen-Jia Pang、Yang Yu等
etlpy是python编写的网页数据抓取和清洗工具，核心文件etl.py不超过500行，具备如下特点 爬虫和清洗逻辑基于xml定义，不需手工编写 基于python生成器，流式处理，对内存无要求 内置线程池，支持串行和并行处理 内置正则解析，html转义，json转换等数据清洗功能，直接输出可用文件 插件式设计，能够非常方便地增加其他文件和数据库格式 能够支持几乎一切网站，能自动填入cookie github地址： https://github.com/ferventdesert/etlpy 运行需要pyt
最后一篇了，如果还没看过前两篇的，最好先翻回去看看，因为这最后一篇的内容是建立在前两篇的基础之上的。本篇的内容包括密钥、随机数、PGP、SSL/TLS，最后再讲讲密码技术的现状和局限性，以及简单介绍一下量子密码和量子计算机。
微前端的讲解概念和理论的文章非常多，这里我就不谈了，我讲的肯定没有他们好。同样的github上的demo也非常多，然后我在公司项目引入时还是发现了许多问题，可能是时间太过于仓促，在github上clone下来的demo就真的是demo级别，根本谈不上应用。于是乎，我在公司微前端项目稳定了一段时间后，对qiankun乾坤微前端项目进行了简单的整理，特此发文进行记录，以及让更多入门的程序yuan们，在接触qiankun乾坤微前端框架时能够更快速的找到问题所在。
在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
静态站点生成器是一种工具，给一些输入（例如，markdown），使用HTML，CSS和JavaScript生成完全静态的网站。 为什么这很酷？一般来说，搭建一个静态网站更容易，而且通常运行也会比较快一些，同时占用资源也更少。虽然静态网站不是所有场景的最佳选择，但是对于大多数非交互型网站（如博客）来说，它们是非常好的。 在这篇文章中，我将讲述我用Go写的静态博客生成器。 动机 您可能熟悉静态站点生成器，比如伟大的Hugo，它具有关于静态站点生成的所有功能。 那么为什么我还要来编写另外一个功能较少的类似工具呢？
数据增强在训练基于CNN的检测器中起着至关重要的作用。以前的大多数方法都是基于使用通用图像处理操作的组合，并且只能产生有限的看似合理的图像变化。最近，基于生成对抗性网络的方法已经显示出令人信服的视觉结果。然而，当面临大而复杂的领域变化时，例如从白天到晚上，它们很容易在保留图像对象和保持翻译一致性方面失败。在本文中，我们提出了AugGAN，这是一种基于GAN的数据增强器，它可以将道路行驶图像转换到所需的域，同时可以很好地保留图像对象。这项工作的贡献有三个方面：（1）我们设计了一个结构感知的未配对图像到图像的翻译网络，该网络学习跨不同域的潜在数据转换，同时大大减少了转换图像中的伪影； 2） 我们定量地证明了车辆检测器的域自适应能力不受其训练数据的限制；（3） 在车辆检测方面，我们的目标保护网络在日夜困难的情况下提供了显著的性能增益。与跨领域的不同道路图像翻译任务的竞争方法相比，AugGAN可以生成更具视觉合理性的图像。此外，我们通过使用转换结果生成的数据集训练Faster R-CNN和YOLO来定量评估不同的方法，并通过使用所提出的AugGAN模型证明了目标检测精度的显著提高。
本文档描述了SQLite库的体系结构。这里的信息对于那些想理解或修改SQLite内部工作的人很有用。 附近的图表显示了SQLite的主要组件以及它们如何进行互操作。 下面的文本解释了各种组件的角色。
我又来更新啦~今天一起回顾下Python Cookbook，全书是以问答对的形式展开，这是我很久之前看的笔记。Cookbook不算是入门书，更像是一本工具书，既然有基础了那就没必要一个个点去看，建议是需要用到那部分就把那块的知识点技巧翻一遍。下面大噶自己查漏补缺吧！
这个文件头中的mybatis-generator-config_1_0.dtd用于定义该配置文件中所有标签和属性的用法及限制。
Note：写在前面，笔者的改进思路，并非完全原创，其借鉴了Eccv2020的一篇论文。文中也会提及。全部代码已经开源，地址在:
人类对话中通常存在非语言行为，其中最重要的是手势语言。这些非语言手势提供了关键信息、丰富了对话的上下文线索。最近，基于深度学习的方法在从多模态输入生成手势的领域中广泛应用。特别是，这些方法将问题建模为有条件的运动生成，并通过训练一个以说话者身份音频波形、语音文本或这些多模态信号的组合为输入的有条件生成模型来解决。虽然结合了多个模态，但结果往往受到音频信号的节奏高度相关的影响，因为它与说话期间手势的表现密切相关。而其他工作认识到通过共话手势传达的语义的重要性，但它们的框架在很大程度上依赖于预定义的手势类型或关键字，这使得难以有效表达更复杂的意图。
Python圣诞学习狂欢夜 距离开始还有3天 . . . 详情 . . . 生成器和协程的介绍 生成器(Generator)的本质和特点 生成器 是 可以生成一定序列的函数。 函数可以调用next()方法。 生成器的例子： 例子1: follow.py 可以使用生成器完成 tail -f 的功能，也就是跟踪输出的功能。 📷 例子2： 生成器用作程序管道（类似unix pipe） 标注：unix管道一个uinx管道是由标准流链接在一起的一系列流程. pipeline.py 📷 理解pipeline.py 在p
该项工作被CVPR 2019录取为oral paper。CVPR是计算机视觉和人工智能领域内的国际顶级会议，2019共收到投稿5160篇，录取1300篇，其中oral paper288篇，仅占全部投稿的5.6%。
题目：Texture Networks: Feed-forward Synthesis of Textures and Stylized Images 效果图 文章地址：arXiv:1603.03
TK mapper(通用Mapper)和MP mapepr(MyBatis-Plus)是mybatis两大插件,功能相同,都提供了常规的增删改查操作,增强mybatis的功能,篇幅有限,文章仅说下两者的区别!
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