新版发布，祝女神节日快乐—低代码能力更强大，让程序猿少写code，有更多时间陪女神！ 项目介绍 JeecgBoot是一款企业级的低代码平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue3，Mybatis-plus，Shiro，JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领低代码开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE)， 帮助解决Java项目70%的重复工作，让开发更多关注业务。既能快速提高效
Jeecgboot-Vue3 采用 Vue3.0、Vite、 Ant-Design-Vue、TypeScript 等新技术方案，包括二次封装组件、utils、hooks、动态菜单、权限校验、按钮级别权限控制等功能。JeecgBoot企业级的低代码平台对应的vue3前端版本！
项目介绍 JeecgBoot 是一款基于代码生成器的低代码平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成，实现低代码开发! JeecgBoot 引领新的低代码开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE)， 帮助解决Java项目70%的重复工作，让开发更多关注业务。既能快速提高效率，节省研发成本，同时又不失灵活性！ 当前版本：v2.4
本文展示如何轻松地在Python中生成随机和唯一的数据，这里将使用一个名为faker的库。
GAN的发展系列一（CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN）
头一阵子放假了，专栏都没有怎么更新了，今天开始继续更新（想问问小伙伴们都放了多久的假期？我们只有两周感觉时间好短呀~）
项目介绍 JeecgBoot是一款基于代码生成器的低代码平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领低代码开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE)， 帮助解决Java项目70%的重复工作，让开发更多关注业务。既能快速提高效率，节省成本，同时又不失灵活性！ 当前版本：v2.4.2 | 2021-01-2
一个项目下的多张业务表存储不同的业务对象数据，不同业务对象之间可能存在一定的关联。
一旦获得了查询嵌入q ，只需要在嵌入空间搜索距离接近的项目——这是最近邻问题（nearest neighbor problem）。例如，可以根据相似度得分返回前k个项目。
jeecgboot 3.1.0 后的版本默认已集成“qiankun”，老版本可根据文档自行集成。
常用于二分类问题，当然也可以用于多分类问题，通常需要在网络的最后一层添加sigmoid进行配合使用，其期望输出值（target）需要进行one hot编码，另外BCELoss还可以用于多分类问题Multi-label classification.
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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。
来源：http://www.fhadmin.org/webnewsdetail8.html
基本概念 1.容器(container) 容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构，容器中的元素可以逐个地迭代获取，可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中。通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中（也有一些特例，并不是所有的元素都放在内存，比如迭代器和生成器对象）在Python中，常见的容器对象有： list, deque, …. set, frozensets, …. dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, …. tuple, namedtupl
生成性对抗网络（GANs）是目前深度学习中最热门的话题之一。在过去几个月里，在GANs上发表的论文数量大幅增加。GANs已经被应用于各种各样的问题，如果您错过了那一班车，这里有了关于GANs的一些很酷的应用列表。
生成器试图找到最好的图像来欺骗鉴别器。当两个网络互相对抗时，“最佳”图像不断变化。但是，优化可能会变得过于贪心，使其陷入永无止境的猫捉老鼠游戏中。这是模型不收敛和模式崩溃的原因之一。
作者：张代浩，京东商城资深架构师，一个抽象能力极强的前辈，我大致看了一下工程目录结构以及框架配置和源码，简直对作者佩服的五体投体，能抽象剥离的绝不写多余的代码！这里的内容均为jeecg官方的描述，只是作为一个记录！
今年，在一次内部技术分享会上，我要分享的内容涉及到一些 python 协程，我又去看 asyncio 的文档。
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原标题 | 10 Lessons I Learned Training GANs for one Year
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现有的提示微调方法基本是人工选择提示层，而人工选择将提示插入到哪些层次并非一定合理，这导致了很大程度上限制提示微调发挥潜能。我们的模型(SPT)可以让模型自己学习应该在哪些中间层插入提示，从而最大化地发挥提示微调的作用。
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。
首度于线上召开的CVPR 2020 会议已经落下帷幕。今年，大会共有1467篇论文被接收，共举办了29个Tutorial、64个Workshop，线上与会者人数达 7600人。大量的论文，加上今年新采用虚拟会议的形式，曾一度让会议浏览器不堪重负（浏览速度非常慢）。
您直接从VFP项目管理器拖放猫框qiyu_grid_sort表格类到表单，自动创建的是如下图所示的表格控件，这不是本文要讨论的表格控件形式。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤、蒋思源 近日，帝国理工学院、蒙特利尔大学等研究机构共同发表论文并梳理了生成对抗网络，该论文从最基本的 GAN 架构及其变体到训练过程和训练技巧全面概述了生成对抗网络的概念、问题和解决方案。机器之心简要介绍了该论文。 原 GAN（Goodfellow et al., 2014）的完整理论推导与 TensorFlow 实现请查看机器之心的 GitHub 项目与文章：GAN 完整理论推导与实现。下面，我们将为各位读者介绍该综述论文。 论文地址：https://ar
生成式对抗网络（GAN）自2014年提出以来已经成为最受欢迎的生成模型。本文借鉴机器之心对 2014 GAN 论文的解读，在本机运行该Keras项目。 传送门： 机器之心GitHub项目：GAN完整理论推导与实现，Perfect！ 接下来主要讲一下如何实现的： 1. 定义一个生成模型： def generator_model(): #下面搭建生成器的架构，首先导入序贯模型（sequential），即多个网络层的线性堆叠 model = Sequential() #添加一个全连接层，输
理性这个关键字，因为它是博弈论的基础。我们可以简单地把理性称为一种理解，即每个行为人都知道所有其他行为人都和他/她一样理性，拥有相同的理解和知识水平。同时，理性指的是，考虑到其他行为人的行为，行为人总是倾向于更高的报酬/回报。
《统计学习方法》中指出，机器学习的三个要素是模型，策略和优算法，这当然也适用于深度学习，而我个人觉得keras训练也是基于这三个要素的，先建立深度模型，然后选用策略（目标函数），采用优化器，编译和训练模型。
1、Beautiful Soup库可以说是对HTML进行解析、遍历、维护“标签树”的功能库
其实就算你真的做了性能测试，也大概率轮不到你来对数据层，函数代码层的算法 乃至架构，甚至中间件来指手画脚 去解决性能问题，公司的专业开发人员不是吃白饭的。但是呢？这些知识你要懂，这样以便随时打下手，也是拉开面试差距的主要指标。
本篇才真正是XCode教程第一篇。《速览》是为了以最简洁的语言最短小的篇幅去吸引开发者；《简介》则是对XCode组件和XCode开发模式的一个整体介绍，让开发者从宏观的角度去理解XCode；《共舞》把XCode提到了一个新的高度，让开发者感受到它的贵族血统！ 先抛出三篇来吸引人，再出《动手》，其实就是吊人胃口。如果到这里你还没有想试一试XCode的念头冲动，好吧，我承认是我的失败，不过你可以欺骗我，可别欺骗你自己！ XCode开发模式建议先有数据库再有实体模型，然后借助代码生成器生成实体代码；当
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📷 ---- 新智元编译 来源：github 作者：Junho Kim 编译：肖琴 【新智元导读】StarGAN 是去年 11 月由中国香港科技大学、新泽西大学和韩国大学等机构的研究人员提出的一个图像风格迁移模型，是一种可以在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法。近日，有研究人员将 StarGAN 在 TensorFlow 上实现的全部代码开源，相关论文获 CVPR 2018 Oral。 开源地址：https://github.com/taki011
本文讲述的内容是GAN中的模式崩溃问题，首先将说明模式崩溃问题的本质，并介绍两种解决模式崩溃问题的思路，然后将介绍一种简单而有效的解决方案MAD-GAN，最后一部分将给出MAD-GAN的强化版本MAD-GAN-Sim。
jeeplus vue版本采用模块化和插件化开发机制，解决了单体应用带来的的问题，它又不像SOA那么复杂，不仅易于开发和维护，而且学习成本极低。一个插件只关注一个特定的业务功能，插件之间没有耦合，可以插拔，模块内的一个改动仅影响该模块本身，不需要重建和部署整个程序，只需要替换模块jar，所以它的业务清晰、 代码量较少。整个应用是由若干个插件构建而成，所以整个应用也会维持在可控状态。前后端完全分离，保证了pc端和移动端接口的统一。
生成模型：p(x) 即观测x出现的概率。如果有标签则表示为: p(x|y) 指定标签y生成x的概率。
本文介绍我们最近的一项被CIKM 2021录用的工作《Differentially Private Federated Knowledge Graphs Embedding》：
生成对抗性网络（GAN）是一类功能强大的神经网络，具有广泛的应用前景。它们本质上是由两个神经网络组成的系统：一个是生成神经网络，另一个是鉴别神经网络。
函数是 “ 一系列命令的集合”，我们可以通过调用函数来自动执行某一系列命令。虽然经常性地出现于文章中的print()是被录入在Python的标准库中的函数，但是，程序员亦可创建自己的函数。 如果想要定义函数，则需要以“def 函数名():”的格式为开头编写代码。在这之下的一个模块就是一个函数的范围。Python的模块就如前文中提到的，是根据缩进的等级来进行区分的。同时，对于函数也需要设定参数，函数可以根据参数的值来执 行各种指令。在Python中，可以通过使用列表或者双精度浮点型变量来灵活指定参数。同时，也可以将函数运行的结果作为返回值返回。 函数可以多次调用。所以，如果设计出出色的函数，那么在编写复杂的程序时可以将行文简洁地记述出来。
描述一张图像对人类来说相当容易，我们在很小的时候就能做到。在机器学习中，这项任务是一个判别分类/回归问题，即从输入图像预测特征标签。随着最近 ML/AI 技术（尤其是深度学习模型）的进步，它们开始在这些任务中脱颖而出，有时会达到甚至超过人类的表现，如视觉目标识别（例如，从 AlexNet 到 ResNet 在 ImageNet 分类任务上的表现）和目标检测/分割（如从 RCNN 到 YOLO 在 COCO 数据集上的表现）等场景中展示的一样。
通过带标签的source domain的图片和标签训练得到一个网络模型，利用target image 进行domain adaptation 操作，使得source domain训练的网络模型也能够应用在target image上。
项目介绍JeecgBoot是一款企业级的低代码平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领低代码开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE)， 帮助解决Java项目70%的重复工作，让开发更多关注业务。既能快速提高效率，节省成本，同时又不失灵活性！ 当前版本：v3.4.3 | 2022-10-18源码下载
今天讲述的内容仍然是GAN中的模式崩溃问题，首先将说明模式崩溃问题的本质，并介绍两种解决模式崩溃问题的思路，然后将介绍一种简单而有效的解决方案MAD-GAN，最后一部分将给出MAD-GAN的强化版本MAD-GAN-Sim。
要同时执行所有这些futures，请使用Future.wait. 这需要一个**列表或 futures and returns a future of lists:
https://grafana.com/grafana/plugins/alexanderzobnin-zabbix-app/
项目介绍 JeecgBoot是一款企业级的低代码平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领低代码开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE)， 帮助解决Java项目70%的重复工作，让开发更多关注业务。既能快速提高效率，节省成本，同时又不失灵活性！ 当前版本：v3.2.0 | 2022-04-25
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