NSToolbarItem图像在运行的应用程序中看起来很小，但在界面生成器中不是 - 腾讯云开发者社区

设计的好坏，对于移动应用是否成功，至关重要。尤其是在iOS上，用户习惯于运行良好且外观漂亮的应用程序。如果您是移动应用程序设计师或开发人员，那么您会知道小细节对于最终用户体验的重要性。...某些类型的UI界面在Sketch和iOS真机上有明显的区别，下面我们重点说说这三个元素：1.版式 2.阴影 3.渐变色 No.1 排版在开发过程中，我们可以用多种方式来实现排版效果，但是对于本文中的测试...用Lato（一种广泛使用的免费字体）代替San Francisco，我们得到以下结果： ? 这样是不是好多了？字间距行间距依然会有些许差异，但很小。...橙色渐变在Sketch中看起来更水平，但在iOS中看起来更垂直。最终应用程序中渐变的整体颜色比设计要暗。在蓝色渐变中，差异更明显-iOS中的角度更垂直。...多进行视觉走查而不是完全依赖代码我构建了一个演示应用程序，以在实际设备上轻松查看这些差异。它包括上面的示例，以及源代码和原始Sketch文件，因此您可以根据自己的需求调整常量。

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用StyleGAN生成“权力的游戏”人物（下）

如果您以前使用过BatchNorm，这看起来可能很熟悉，这是有意的。然而，一个关键的区别是，平均值和方差是按每个通道和每个样本计算的，而不是按整个微型批处理计算的，如下所示: ? ?...你看，在常规GAN中，变化和风格数据的唯一来源是输入潜在向量，我们再也不会接触到它了。但是，正如我们在前一节中看到的，这是相当奇怪和低效的，因为生成器不能再次“看到”潜在向量。...这背后的原理和迪士尼公主画圈的原理是一样的——生成器可以学习一些关于所有图像的标准“骨架”的概念，这样它就可以从蓝图开始，而不是从零开始。所以在很大程度上，你们已经知道了。这是StyleGAN。...在实践中，还有一些其他的技巧可以让生成的图像看起来更真实。如果你不是很关心这些细节，祝贺你！现在你明白了，在整个宇宙中，一个最有创新精神的人对GANs的看法是什么？（GANiverse吗?...然后，他们将这些向量注入三个不同的点: 在“粗糙”层中，隐藏表示在空间上很小的层从4×4到8×8；在“中等”层，其中隐藏的表示是中等大小的层-从16×16到32×32；在“精细”层中，隐藏的表示在空间上很小从

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使用ML.NET模型生成器来完成图片性别识别

ML.NET 使你能够在联机或脱机场景中将机器学习添加到 .NET 应用程序中。借助此功能，可以使用应用程序的可用数据进行自动预测。...2.选择方案，这里我们选择【图像分类】当完成了第一步操作之后，我们将打开ML.NET模型生成器的UI界面。这里我们选择【图像分类】方案： ? 3.选择训练环境 ?...用于加载和使用模型的代码会以新项目的形式添加到解决方案中。模型生成器还会添加一个示例控制台应用，可以运行该应用来查看工作状态下的模型。...【添加】之后，在解决方案中我们就可以相关代码了： ? 如上图所示，ML.NET模型的zip文件也包含在解决方案中。...（男、女）和准确性，我们可以运行起来，执行结果如下所示： ?

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定制人脸图像没那么难！使用TL-GAN模型轻松变脸

使用 TL-GAN 模型进行受控人脸图像合成的示例。教电脑根据描述生成照片 ? 判别任务 VS 生成任务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。...虽然创建此类应用程序困难重重，但生成模型（加一些控制）在很多方面非常有用：内容创建：想象一下，广告公司可以自动生成具有吸引力的产品图像，而且该图像不仅与广告内容相匹配，而且与镶嵌这些图片的网页风格也相融合...在本文中，我们将描述我们最近的研究，称为 Transparent Latent-space GAN (TL-GAN)，它扩展了当前的前沿模型，提供了一个新的界面。...但在大部分应用程序（如第一部分中描述的场景）中，用户希望生成带有自定义特征（如年龄、发色、面部表情等）的样本，而且理想情况是能够不断调整每个特征。...GAN 生成器 G 与特征提取器网络 F 结合起来。

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流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（十一）

[…] 在 99%的用例中，应用程序员可能会遇到的情况是，生成一堆独立线程并将结果收集到队列中的简单模式就是他们需要了解的一切。...本地协程的秘密：谦逊的生成器 我们在“经典协程”中看到的经典协程示例与flags_asyncio.py之间的一个关键区别是后者中没有可见的.send()调用或yield表达式。...为了避免阻塞事件循环，在一个线程中运行save_flag。所有网络 I/O 都是通过asyncio中的协程完成的，但文件 I/O 不是。...解释了为什么在低级代码中需要回调，但在现代 Python 应用级代码中并不是很有用。...通过引发StopIteration(value)来返回值是使生成器能够作为协程运行并支持yield from的一种技巧，正如我们在“经典协程”中看到的那样。

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企业中关于 AI 和 ChatGPT 的 5 项重要学习

但在这种情况下，OpenAI 是一个快速的追随者而不是市场上的第一家。我发现当时已经有一家名为 Cohere 的多伦多公司与谷歌有密切联系，并向企业销售生成式人工智能。...其中包括生成式 AI 应用程序构建器，“允许组织构建自己的基于 AI 的聊天界面和数字助手”，以及 Google Workspace 中的新生成式 AI 功能。...我愿意打赌，作为一个术语，gen apps 永远不会流行起来，但无论如何，在企业公司中将广泛使用谷歌提供的基于人工智能的工具。...DALL-E 2 是一个由深度学习模型驱动的图像生成服务，对整个行业来说是一个重要的进步。同样在去年 7 月，Midjourney 公司发布了其同名文本到图像生成器。...但是，事后看来，我们可以看到图像生成器只是开胃菜。 11 月底，OpenAI 推出了 ChatGPT，这是一个建立在 GPT-3.5 之上的聊天机器人。

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我的妻子总问我她今天该穿什么，于是我用AI做了这样一款时尚应用

所以，我增加了一个额外的任务，建立一个移动应用程序，她可以用这个程序来浏览她的衣服日记，这至少可以帮助她决定穿什么。服装日记自动生成器 ---- 我的第一个任务是找到安装这台相机的位置。...首先，我必须完成系统的下一部分，它将检测到的人的裁剪图像发送到我的图像记录器 s3 存储器中。这样我就可以在没有监督的情况下运行系统一整天，并且在试运行结束时简单地检查该存储器中的所有图像。...打造时尚日记应用 ---- 这是第一阶段中最激动人心的部分，因为最后我将能够在移动应用程序上可视化服装日记。我们都是 iphone 用户，所以移动应用程序必须在 iphone 上运行。...如下图所示，应用程序的界面非常直观：一个可滚动的垂直列表，显示按日期分组的 Yumi 的图像、天气（下雨，多云或晴天）图标、一天的温度等。我现在可以说系统已经开发完成了！...作为一个有经验的软件开发人员，我知道下一个重要的步骤是 QA。 ? ? faAi 应用程序 QA ---- 我整个星期都在运行这个系统，看起来它工作正常。

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资源 | 谷歌带来GAN入门神器：浏览器上运行的可视化工具GAN Lab

基本上，这种做法不无道理：如果你构建的系统每次运行都生成同样的人脸图像，那就没什么意思了。并且，从概率角度来看，这种做法有助于我们将图像生成问题转化为自然的数学框架。...我们当然不想随机均匀地挑选图像，因为那样只会产生噪声。相反，我们希望该系统能够了解哪些图像可能是人脸，哪些不是。从数学角度来看，这涉及对图像的概率分布建模，即一个能够分辨人脸图像的函数。...可视化训练过程 GAN 的结构非常复杂，关于 GAN 的可视化研究还有很多工作要做。以下是 GAN Lab 的基础思想。首先，我们并不是可视化像生成逼真图像那样复杂的过程。...此外，可视化 2D (x,y) 空间的概率分布比可视化高维空间的概率分布要简单得多。选择一个数据分布在界面顶部，你可以选择一个概率分布让 GAN 来学习，我们将其可视化为一组数据样本。...每个（变形）单元的区域（或密度）已经改变了，我们将密度编码为不透明度，这样高不透明度就表示在较小的空间内有更多样本。非常精细的流形看起来集合和该假样本的可视化图一样。

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GAN发展历程综述：送你最易入手的几个架构 | 附资料包

目前的实现方法都不是最优解：隐马尔可夫模型生成的文本非常枯燥，由上一句就能预测下一句；变分自编码器（Variational Autoencoders）生成的图像是模糊的，图像之间尽管名称不同，但实际上变化很小...生成器和判别器在训练中的每一步，判别器都要辨别训练集中的假图像，所以判别器的判断力会随着训练越来越强。正如统计学习理论中讲到的，这实际上是在学习数据的基本分布。...下面是一个正确生成minibatch的说明：在生成器的每一步中判别器运行次数大于1有时是好的，因此，如果您的生成器在有损失函数的情况下能生成出判别器分辨不了的东西，可以考虑这样做。...第二种方法是，从球体而不是立方体中搜集输入的噪音。虽然仅通过控制噪声向量模量就可以实现这种近似，但从高维立方体中均匀采样更可取。还有一个技巧是避免使用稀疏的梯度，特别是在生成器中。...原文中还有一些实现GAN的资料，在量子位微信公众号（ID：qbitai）对话界面回复“实现”两个字，可以获得这份学习资源大礼包。

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资料 | 生成对抗网络（GAN）论文阅读路线图【打包下载】

GANS与其他方法结合起来最前沿的视觉模型。...研究人员给出了这种结构的一些指导方针，例如为更深的结构移除全连接的隐藏层，为生成器和鉴别器使用 batch normalisation，在生成器中为除输出层之外的所有层使用ReLU，以及在鉴别器中的所有层使用...，它是一个图像编辑界面，可以用生成神经网络的能力来对图像进行比较大的语义层面的合理修改。...在高维空间中，鉴别器做出的密度比例估计往往不准确，而且在训练中非常不稳定，生成器网络也难以学到目标分布的多模态结构。...此外作者还证明了 WGAN 的纯策略纳什均衡解的存在性，并提出MIX+GAN（混合策略 GAN）的训练模式，该模式在实际训练中更稳定，并且证明了混合策略纳什均衡解的存在性。

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GAN图片生成

这意味着，在每个步骤中，将生成器的权重移动到使鉴别器更可能将生成器解码的图像归类为“真实”的方向上。换句话说，你训练生成器来欺骗鉴别器。...在深度学习中，稀疏性通常是理想的属性，但在GAN中则不然。有两件事可以引起梯度稀疏：最大池操作和ReLU激活。...在生成的图像中，通常会看到由于生成器中像素空间的不均匀覆盖而导致的棋盘格伪影（见图8.17）。...Generator 首先，开发一个生成器模型，该模型将矢量（从潜在空间 - 在训练期间将随机采样）转换为候选图像。 GAN通常出现的许多问题之一是生成器卡在生成的看起来像噪声的图像。...训练鉴别器以在生成器的输出和来自训练数据集的真实图像之间进行区分，并且训练生成器以欺骗鉴别器。值得注意的是，生成器组不能直接从训练集中看到图像;它对数据的信息来自鉴别器。

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ReactJS和React-Native的主要区别在哪里

React-Native在某种程度上与ReactJS非常相似，但在开始第一个本机应用程序之前，您需要知道它们之间的差异。...你也可以看看NavigatorExperimental，但在我认为，它还不适于应用于生产环境中。...我确信你为现代浏览器写代码时遇到过类似的问题，而且需要在旧浏览器中看起来“不太糟糕”，在这里添加一些条件代码，在那里Javascript中甚至在Javascript 。...假设你可以控制你的应用程序的外观和行为，你有两个选择：您可以为应用程序定义通用设计，使其在两个平台上看起来完全相同，只要它保持直观，并不会混淆平台用户。...我建议您将组件的主要逻辑定义在一个名为index.js的文件中，然后您将使用单个文件定义演示组件。

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【新手必备】GAN生成对抗网络论文阅读路线图（附论文下载链接）

Map 今年夏天，我在我的实习工作中重点研究了Generative Adversarial Networks（GAN）。...GANS与其他方法结合起来最前沿的视觉模型。...研究人员给出了这种结构的一些指导方针，例如为更深的结构移除全连接的隐藏层，为生成器和鉴别器使用 batch normalisation，在生成器中为除输出层之外的所有层使用ReLU，以及在鉴别器中的所有层使用...，它是一个图像编辑界面，可以用生成神经网络的能力来对图像进行比较大的语义层面的合理修改。...在高维空间中，鉴别器做出的密度比例估计往往不准确，而且在训练中非常不稳定，生成器网络也难以学到目标分布的多模态结构。

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GANs 千万条，安全第一条

GAN 中的判别器的核心计算类似于基本图像分类器，而生成器类似于产生内容的卷积神经网络。 ?...在进行图形类工作时，生成器获取数据集并尝试将其转换为图像，例如，它会通过数据合成图像，然后传递给判别器，由判别器给出一个判定，以区分出图片是「真实的」或「伪造的」。...生成器从判别器的反馈中学习它的弱点，二者在相互博弈中取得更好的效果。但这样的方式使训练所需的计算也更复杂，同时也会面临新的困难。 GANs 面临的困难 GANs 的性能优良，但充分利用起来也不容易。...Nvidia 很钟情于 GANs 在视频合成方面的研究，但对他们而言，在 GPU 上运行大模型的也不是一项轻松的任务。...对于 GANs 的研究，似乎每天都会有新的一些观点和进展，但缺乏能在硬件上高效运行的应用程序，也许会造成出力不讨好的局面。

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LR：进行负载均衡测试的正确姿势！

1、负载机工作机制：逐个启动虚拟用户而非同时 LoadRunner 逐个的增加每个负载生成器的虚拟用户，增加方式不是在负载生成器 1 上启动第一个用户再在负载生成器 2 上启动第二个用户，而是先运行负载生成器...但在一篇2007年的文章中看到了不一样的解释：在这种情况，负载均衡器跟我们访问量的源 IP没有关系，是名称分解工作的机制导致的。...一旦名称被解析，IP 地址就存储在 DNS 的缓存中，这是操作系统的功能而不是 LoadRunner 完成的，负载生成器的 DNS 缓存为 LoadRunner 增加的每个用户提供 IP 地址，因此我们会看到请求于来源于不同的...这意味着如果你不修改默认值，那么当你在两个负载生成器上运行100 个用户时，所有用户会在同一个负载生成器中运行，并且负载生成器会将这些请求解析为一个用户，并将所有请求送到一个 web 服务器。...为了强制一个脚本在多于一个负载生成器上运行，就需要在 Load Runner 场景管理中把负载生成器“分组”。按照以下步骤设置负载生成器的：将场景改为百分比模式。

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这幅GAN生成的肖像画破天荒被佳士得拍卖

生成器根据这个数据集生成新图像，然后鉴别器尝试识别人类画的肖像与生成器创建的图像之间的差异。我们的目的是骗过鉴别器，让它认为生成的新图像是真实的肖像。然后，我们得到这样一幅画作。”...其基本想法与GAN 是一致的——有制造者和法官，艺术家和批评家——但是它可以被特别编程来产生新奇的东西，不同于它在数据集中看到的东西。在这个例子中，数据集中包含了 14 世纪以来的所有绘画。...“每次运行时，我都对它输出的结果感到惊讶，”Elgammal 说。 “一个有趣的问题是：为什么 CAN 创造的艺术如此抽象？我认为这是因为算法已经掌握了艺术在某个轨迹的进展。...这就提出了一个有趣的概念，即 AI 算法不仅仅是制作画像，它们还倾向于对艺术史的过程进行建模，就好像艺术从具象到抽象的长期发展过程是程序的一部分，已经运行在超过半个世纪的集体无意识中，而我们整个视觉文化的历史是一种数学必然性...AI 研究者仍然在探讨一个基本问题，即他们的网络产生的图像是否可以被称为艺术。

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可能提高GAN性能的方法介绍

我们通过对图像特征f（x）平均值之间加上L2范数距离惩罚生成器。 ? 其中f（x）是鉴别器中即时层的输出，用于提取图像特征。 ? 在这里，我们的目标不是简单地欺骗鉴别者。...当训练期间GAN模型不稳定时，特征映射是有效的。小批次歧视（Minibatch discrimination）在发生模式崩溃时，所有被创建的图像看起来都差不多。...为了减轻这一点，我们将参考批次与当前批次结合起来计算归一化参数。历史平均（Historical averaging）在历史平均中，我们跟踪最后t模型的参数。...在许多GAN应用中，我们可能会遇到瓶颈问题，即增加生成器容量并不能提高质量。在确定瓶颈并加以解决之前，增加生成器的容量并不是首要任务。...随机播种（Random seed）用于初始化模型参数的随机播种会影响GAN的性能。如下所示，测量GAN表现的FID得分在50次单独运行（训练）中的很小范围内变化。

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Android的分辨率

对于应用程序来说，系统平台向它们提供的是一个稳定的，跨平台的运行环境，而关于如何将程序以正确的方式显示到它所运行的平台上所需要的大部分技术细节，都由系统本身进行了处理，无需程序的干预。...屏幕的密度是非常重要的，举个例子，长宽以像素为单位定义的界面元素（比如一个按钮），在低密度的屏幕上会显得很大，但在高密度的屏幕上则会显得很小。...例如，定义一个宽度为300像素的表单字段，列之间的间距为5个像素，图标大小为16×16像素等。这样处理的问题在于，如果在一个每英寸点数（dpi）更高的新显示器上运行该程序，则用户界面会显得很小。...在有些情况下，用户界面可能会小到难以看清内容。针对屏幕的三个参数，分析如下：同样物理尺寸,分辨率不同,那么如果按照像素设计,就会产生,分辨率大的那个,图像很小.物理尺寸就会很小....同样分辨率,不同物理尺寸,如果按钮找像素设计,实际看起来的物理比例是一样的. 看起来物理尺寸一样,不同分辨率,分辨率大的,屏幕尺寸就要大. 看起来物理尺寸一样,不同屏幕尺寸,大尺寸的,就要像素多.

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英伟达又火了一篇图像转换论文，我们竟然用来吸猫

虽然这种模型非常成功，但在训练时需要大量源类和目标类的图像，也就是说需要大量马和斑马的图像。而这样训练出来的模型只能转换斑马与马，作者认为这极大限制了这些方法的应用。...突然想起来，溪溪还有一张 wink 照呢，老母亲私以为神似刘昊然（请迷妹们不要打我）…… ? 不知道是不是因为背景太复杂（溪溪害羞钻进了被子里），生成的图效果似乎不太好。...与现有无监督图像到图像转换框架中输入一个图像的条件式图像生成器不同，研究者提出的生成器 G 能够同时输入内容图像 x 和一组 K 个类别的图像 {y_1, ..., y_K}，并通过 ?...由于基线模型不是为 few-shot 图像转换任务设计的，它们在如此具有挑战性的任务中表现无法令人满意。 ? 图 3：Few-shot 图像到图像转换性能的可视化比较。...这表明，在训练中看到的对象类别数越多，FUNIT 模型在测试中表现越好。 ? 图 4：Few-shot 图像转换性能 vs. 在动物面部数据集上训练时见到的对象类别数。

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为何UI设计稿与开发出的界面有差异？设计师必读技术干货

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