强化学习（Reinforcement Learning）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是两种重要的机器学习方法，它们各自有着不同的学习目标、过程和结果。本文将介绍强化学习和生成对抗网络的区别和联系，并详细解释它们的目标、过程和结果。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.07195v1.pdf
在其加持之下，7B参数的Llama在多个数据集上超越了540B的“谷歌版GPT”PaLM。
MP 提供了大量的自定义设置，生成的代码完全能够满足各类型的需求。AutoGenerator 是 MyBatis-Plus 的代码生成器，通过 AutoGenerator 可以快速生成 Entity、Mapper、Mapper XML、Service、Controller 等各个模块的代码，极大的提升了开发效率。
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。
笔者最近在集中时间学习对抗生成网络（GAN），特别是深度生成先验进行多用途图像修复与处理，需要对图像修复与处理经典论文进行回顾和精读。 将从图像修复与处理的经典之作DGP《Exploiting Deep Generative Prior for Versatile Image Restoration and Manipulation》开始，重启精读之路。 7月14日，算法大咖1小时精讲Gan论文 扫码0.1元预约直播 提供代码数据集哈 DGP提出了一种挖掘GAN中图像先验的方式，在多个任务上揭示了GA
机器之心专栏 字节跳动-智能创作团队 字节跳动 - 智能创作团队提出了一种用于学习轻量级 GAN 的在线多粒度蒸馏算法 OMGD。该算法能够把 GAN 模型的计算量减少到最低 1/46、参数量减少到最低 1/82 的程度，并保持原来的图像生成质量。 近年来，生成对抗网络（GAN）在图像生成、图像翻译等多种视觉应用中取得了显著成果。尽管 GAN 模型给图像生成带来了不同程度的提升，但大部分模型的部署都涉及巨大的计算资源和内存消耗。这成为在资源受限的移动设备或其他轻量级物联网设备上部署 GAN 的一个关键瓶颈。
如果不愿意手动编写和数据表对应的实体类及相关映射文件，MybatisPlus为我们提供了相关的效率提升工具（偷懒神器）——代码生成器，它可以读取数据库中的表信息，生成相应的可以供我们使用 MybatisPlus 代码。
本文解读的是ECCV 2020 Oral论文《Exploiting Deep Generative Prior for Versatile Image Restoration and Manipulation》，本文提出一种挖掘预训练的对抗生成网络（GAN）中图像先验的方法，无需针对特定任务设计，便可实现种图像复原（上色，补全，超分辨率，对抗防御）和图像编辑（随机扰动，图像变形，类别转换）效果。
就像人类在做一件事情的时候，可能需要尝试多次。LLM也是如此！这对于情感分析任务尤其如此，在情感分析任务中，LLM需要深入推理来处理输入中的复杂语言现象（例如，从句组成、反讽等），单个LLM生成的单回合输出可能无法提供完美的决策。
通过annotation来映射hibernate实体的,基于annotation的hibernate主键标识为@Id, 其生成规则由@GeneratedValue设定的.这里的@id和@GeneratedValue都是JPA的标准用法, JPA提供四种标准用法,由@GeneratedValue的源代码可以明显看出.
生成器指的是生成器对象，可以由生成器表达式得到，也可以使用yield关键字得到一个生成器函数，
生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
ELECTRA的全称是Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately，先来直观感受一下ELECTRA的效果：
【导读】BERT推出这一年来，除了XLNet，其他的改进都没带来太多惊喜，无非是越堆越大的模型和数据，以及动辄1024块TPU，让工程师们不知道如何落地。今天要介绍的ELECTRA是我在ICLR盲审中淘到的宝贝（9月25日已截稿），也是BERT推出以来我见过最赞的改进，通过类似GAN的结构和新的预训练任务，在更少的参数量和数据下，不仅吊打BERT，而且仅用1/4的算力就达到了当时SOTA模型RoBERTa的效果。
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。
MyBatis Plus是MyBatis的扩展框架，而代码生成器是MP的核心功能之一，另外还有 “条件构造器”和“通用CRUD”等功能。
Java堆是被所有线程共享的一块内存区域，所有对象和数组都在堆上进行内存分配。为了进行高效的垃圾回收，虚拟机把堆内存划分成新生代、老年代和永久代（1.8中无永久代，使用metaspace实现）三块区域
BERT推出这一年来，除了XLNet，其他的改进都没带来太多惊喜，无非是越堆越大的模型和数据，以及动辄1024块TPU，让工程师们不知道如何落地。
BERT 推出这一年来，除了 XLNet，其他的改进都没带来太多惊喜，无非是越堆越大的模型和数据，以及动辄 1024 块 TPU，让工程师们不知道如何落地。
他们共同设计了一个游戏，在游戏中，让模型的两种模式（生成式和判别式）相互对抗，努力找到它们可以达成一致的答案。
稳定扩散（Stable Diffusion）是一种用于图像生成的人工智能模型，它基于扩散过程。扩散过程是指，将一个图像经过多次迭代，逐渐变得模糊、扩散的过程。在这个过程中，图像的细节信息会逐渐消失，只保留下整体的结构信息。稳定扩散这个名字来源于这个过程的稳定性，即在扩散过程中，模型能够学习到图像的稳定特征，从而生成具有较高质量的图像。
基于随机token MASK是Bert能实现双向上下文信息编码的核心。但是MASK策略本身存在一些问题
在上一文中我根据Mybatis中Mapper的生命周期手动实现了一个简单的通用Mapper功能，但是遗憾的是它缺乏实际生产的检验。因此我选择更加成熟的一个Mybatis开发增强包。它就是已经获得Gitee获得 6900 star 的Mybatis Plus。
js中生成器函数是一个特殊的函数，具有上一篇中展示出来的“暂停”的执行模式。但它仍然是一个函数，这意味着它仍然有一些基本的特性没有改变。例如它仍然可以接收参数(即输入)，也能够返回值(即输出)。
论文题目： Unpaired Image Enhancement——Featuring Reinforcement-Learning-Controlled Image Editing Software
迭代器是Python中用于遍历数据集合的一种机制。它是一个实现了迭代协议的对象，可以通过iter()函数来获得迭代器。迭代器需要实现两个方法：__iter__()和__next__()。其中，__iter__()返回迭代器自身，而__next__()返回序列中的下一个元素。当没有元素可以返回时，__next__()应该引发StopIteration异常，表示迭代结束。当我们处理数据集合时，往往需要逐个访问其中的元素，这时就需要用到迭代器（Iterators）。
2021年7月6日，Molecular Informatics杂志发表文章，介绍了一种利用生成对抗网络从头设计分子的方法。
相信大部分的开发者都使用过或者听说过“模板引擎”，它可以帮我们实现视图与数据的分离，快速开发视图页面，并将模板整合结果用于在浏览器显示。其核心实现原理就是：HTML模板页面 + 页面数据 = 输出结果。页面视图输出的过程就是通过模板引擎实现的。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】每次GAN模型都要从头训练的日子过去了！最近CMU联手Adobe提出了一种新的模型集成策略，让GAN模型也能用上预训练，成功解决「判别器过拟合」这个老大难问题。 进入预训练时代后，视觉识别模型的性能得到飞速发展，但图像生成类的模型，比如生成对抗网络GAN似乎掉队了。 通常GAN的训练都是以无监督的方式从头开始训练，费时费力不说，大型预训练通过大数据学习到的「知识」都没有利用上，岂不是很亏？ 而且图像生成本身就需要能够捕捉和模拟真实世界视觉现象中的复
图像翻译目的是用模型将源域图像转换到目标域图像，通常涉及标签图到场景图的转换、图像风格、人脸的属性变换、标签图到场景图的转换。
生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs) 在过去几年中被广泛地研究，其在图像生成、图像转换和超分辨率等领域取得了显著的进步。到目前为止，已经提出了大量基于GANs的相关工作和综述。本文基于柏林圣三一大学计算机科学与统计学院的王正蔚博士与字节跳动AI实验室联合发表的一篇综述[1]为基础，详细的解读GANs的来龙去脉，同时为大家介绍近期一些相关工作，中间也会穿插一些笔者的见解。最后，本文也将列出一些可探索的未来研究方向，希望能给予读者一些启发。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.12616.pdf
作者：Guangda Huzhang、Zhen-Jia Pang、Yang Yu等
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.引入依赖： <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.4.3.4</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.b
2023年11月6日，来自阿斯利康（瑞典）的Hannes Loeffler等人在ChemRxiv发表文章REINVENT4: Modern AI–Driven Generative Molecule Design。
Paper title: Synthesizing Anyone, Anywhere, in Any Pose
传统的生成指的是生成图像数据，生成有两种策略，一种是直接估计概率密度函数，机器学习模型分为两类一类是判别式模型，一类是生成式模型，生成模型是基于联合概率，判别性模型基于条件概率，生成式模型判别的是一种共生关系，判别式判别的是一种因果关系。知己估计概率密度函数生成的是概率密度函数或者概率密度函数的参数。另一种是绕开直接估计概率密度函数，直接学习数据样本生成的过程，里面没有显式函数的学习。第一种方式比较直观，但有的情况下直接生成数据样本更合适，可以避开显式概率密度函数的估计和设计，直接达到目的。
使用时只需要把 strategy.setInclude(“user”); user 换成自己的表名
对场景进行高分辨率的高保真渲染是计算机视觉和图形学领域的一个长期目标。实现这一目标的主要范式是精心设计一个场景的三维模型，再加上相应的光照模型，使用逼真的相机模型渲染输出高保真图像。生成对抗网络（GAN）已经成为一类强大的可以实现高保真高分辨率图像合成的生成模型。这种二维模型的好处之一是他们可以使用便于获得的大量图像进行训练。然而，将 GAN 扩展到三维则相对困难，因为用于监督的三维真实模型难以获得。近期，3D-aware GAN 解决了人工制作的三维模型以及缺乏三维约束的用于图像合成的 2D GAN 之间的不匹配问题。3D-aware GAN 由三维生成器、可微分渲染以及对抗训练组成，从而对新视角图像合成过程中的相机位姿以及潜在的场景的对象形状、外观等其他场景性质进行显式控制。GRAF 采用了 NeRF 中基于坐标的场景表示方法，提出了一种使用基于坐标的 MLP 和体渲染的 3D-aware GAN，将基于 3D 感知的图像合成推进到更高的图像分辨率，同时基于物理真实且无参数的渲染，保持了场景的三维一致性。然而在三维场景进行密集采样会产生巨大的消耗，同时三维的内容经常与观察视角纠缠在一起，而进行下游应用时，场景的三维表征往往需要集成到物理引擎中，因此难以直接获得场景三维内容的高分辨率表征。许多近期的方法通过将 MLP 移出场景表征从而加速了新视角合成的训练速度，通过优化稀疏体素证明了 NeRF能够获得高保真图像的原因不是由于其使用了 MLP ，而是由于体渲染和基于梯度的优化模式。
在求职过程中，熟练掌握并灵活运用Python高级特性不仅能够提升代码质量与开发效率，更是在技术面试中展现专业实力的关键。本篇博客将深入浅出地剖析Python高级特性的核心概念，揭示面试中常见的问题与易错点，并提供针对性的应对策略及代码示例，助力您在面试中游刃有余。
以“左右互搏”的观念为人所知，GANs从概念开始就让人激动不已。不过从GANs被提出的第一天起，深度学习圈就出了个“大坑”，而且越挖越大、完全没有被填满的趋势。
在flink 1.11中，内置提供了一个DataGen 连接器，主要是用于生成一些随机数，用于在没有数据源的时候，进行流任务的测试以及性能测试等。下面我们简单的聊聊如何来使用以及底层源码是如何实现的。
生成 ：xml映射文件， mapper接口 ，service接口与实现， controller类 ，实体类与AR；
基于近年来图像处理和语言理解方面的技术突破，融合图像和文本处理的多模态任务获得了广泛的关注并取得了显著成功。
今天给大家介绍的是美国橡树岭国家实验室的Andrew E. Blanchard等人于2021.2.23发表在Journal of Cheminformatics上的文章Using GANs with adaptive training data to search for new molecules。药物发现的过程涉及到对所有可能的化合物的空间进行搜索，生成对抗网络(GAN)为探索化学空间和优化已知化合物提供了一个有力工具。然而，训练GANs的标准方法可能导致模式崩溃，其中生成器主要产生与训练数据的一小部分密切相关的样本。相反，寻找新化合物需要超越原始数据的探索。在本文中，作者提出了一种训练GANS的方法，它促进增量探索，并利用遗传算法的概念限制模式崩溃的影响。在此方法中，来自生成器的有效样本被用来替换来自训练数据的样本。在替换过程中，作者考虑随机和引导选择以及重组。通过跟踪训练过程中产生的新化合物的数量，结果表明，对训练数据的更新大大优于传统的方法，增加了GANs在药物发现中的潜在应用。
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