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火热的生成对抗网络(GAN),你究竟好在哪里

简称D)来鉴别真实数据和生成数据,两者同时训练,直到达到一个纳什均衡,生成器生成的数据与真实样本无差别,鉴别器也无法正确的区分生成数据和真实数据.GAN的结构如图1所示. ?...Ian Goodfellow回答: —————————————————————————————————– 相比其他所有模型,我认为 从实际结果来看,GAN看起来能产生更好的生成样本 GAN框架可以训练任何生成网络...(在理论实践中,很难使用增强学习去训练有离散输出的生成器),大多数其他架构需要生成器有一些特定的函数形式,就像输出层必须是高斯化的....生成对抗网络(一种神经网络)的优缺点是什么?...相比玻尔兹曼机和GSNs,GANs生成实例的过程只需要模型运行一次,而不是以马尔科夫链的形式迭代很多次.

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马斯克离开OpenAI内幕：大权独揽想法被拒，说好的10亿美元也打了水漂

同时，马斯克提出了一个可能的解决方案：由他全权掌管 OpenAI 并亲自运营。 阿尔特曼和 OpenAI 的其他创始人拒绝了马斯克的提议。因此，马斯克就离开了公司，并背弃了一笔巨额的捐赠计划。...另一方面，当时担任首席技术官的 OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 和 OpenAI 的其他人一样，也反对马斯克的收购接管。据知情人士透露，公司内部为此还掀起过一场权力斗争。...此时，还经营着著名创业孵化器 YCombinator 的阿尔特曼介入了。根据税务文件，他在 2018 年除了担任董事外，还增加了总裁的头衔。 随后，马斯克退出了 OpenAI 的董事会。...但这个决定实际上让 OpenAI 的一些潜在投资者望而却步，他们担心阿尔特曼看不到该项目的好处。 不到六个月后，OpenAI 从微软获得了 10 亿美元的投资。...他们一起建造了一台超级计算机来训练模型，最终创建了 ChatGPT 和图像生成器 DALL-E 等大型模型。

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Redis 产生背景

为了我们能够更快的查找，我们将索引使用B+树进行存储。 科普：B+树是什么？...初学者认为后面一种是B减树，实际不是，是翻译过来的时候加的分隔符。B为Balance平衡的意思） 当然，我们的数据库文件不是二叉的，文件系统也不是，所以，我们多叉的查找树，就是所谓的B+树。...这种数据库，硬件需求大，内存约2T，硬件软件服务总和约2亿一个套餐。 随着互联网的发展，我们面临了一个新的问题。如何才能抵挡高并发，以及大数据导致的查找变慢呢？...我们的业务逻辑，通常是多条数据查找，所以才会有瓶颈） 于是我们的k-v数据库产生了，这依赖于两个基础设施。冯诺依曼体系的硬件，以太网，和tcp/ip网络。...（如何记忆冯诺依曼体系构成：CPU分为控制器运算器，其他都为CPU服务，运算需要内存，连接需要总线，我们要读写必须要I/O接口。一切以CPU考虑，就能记全6个） 参考附件：冯诺依曼体系图

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菲尔兹奖得主埃菲·杰曼诺夫加盟南科大，任全职讲席教授

埃菲·杰曼诺夫在聘任仪式上致辞 实际上，在此次全职受聘之前，杰曼诺夫和南方科技大学「结缘」已经不少年了。 2016年，杰曼诺夫就曾应邀访问南科大，之后几乎每年都会做客南科大讲堂，为学生作报告。...此外，杰曼诺夫也是韩国科学与工程院和西班牙皇家科学院的外籍院士，并在2021年当选为中国科学院外籍院士。 杰曼诺夫的研究领域主要是代数学，早期研究约当（Jordan）代数。...杰曼诺夫发展了约当代数的结构理论，成功把有限维约当代数的理论推广到无限维，完整解决了1938年约当、冯-诺伊曼和维纳提出的深刻问题。...杰曼诺夫在约当代数和李代数方面的工作已经确保他进入20世纪最伟大的代数学家之列。...2019年，《南科新知》对杰曼诺夫一次专访中曾问道，在您的科研生涯中，您遇到的最大难题是什么，如何克服呢？

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深入浅出介绍：GAN的基本原理与入门应用！

GAN 不是神经网络应用在无监督学习中的唯一途径，还有玻尔兹曼机（Geoffrey Hinton 和 Terry Sejnowski，1985）和自动解码器（Dana H....生成器出于压力被迫生成看似真实的样本，判别器学习分辨生成样本和真实样本。 ? 判别算法和生成算法有何不同？...然后 G（z，θ_g）将 z 从潜在空间 Z 映射到数据空间，D（x，θ_d）输出单个标量——一个 x 来自真实数据而不是 p_g 的概率。 训练判别器以最大化正确标注实际数据和生成样本的概率。...对抗网络使得处理这些具有历史意义的文件更加容易，这些文件还包括海上扣留船只是否合法的信息。 ? 每个查询到的记录都包含商家标记的样例——商家属性的唯一标识，类似于象形文字的草图样符号。...五、肿瘤分子生物学的应用 Insilico Medicine 另一个研究表明，产生一组按参数定义的新抗癌分子的管道。其目的是预测具有抗癌作用的药物反应和化合物。

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塔荐 | 关于GAN原理与应用的入门介绍

GAN 不是神经网络应用在无监督学习中的唯一途径，还有玻尔兹曼机（Geoffrey Hinton 和 Terry Sejnowski，1985）和自动解码器（Dana H....生成器出于压力被迫生成看似真实的样本，判别器学习分辨生成样本和真实样本。 ? 判别算法和生成算法有何不同？...然后 G（z，θ_g）将 z 从潜在空间 Z 映射到数据空间，D（x，θ_d）输出单个标量——一个 x 来自真实数据而不是 p_g 的概率。 训练判别器以最大化正确标注实际数据和生成样本的概率。...对抗网络使得处理这些具有历史意义的文件更加容易，这些文件还包括海上扣留船只是否合法的信息。 ? 每个查询到的记录都包含商家标记的样例——商家属性的唯一标识，类似于象形文字的草图样符号。...肿瘤分子生物学的应用 Insilico Medicine 另一个研究表明，产生一组按参数定义的新抗癌分子的管道。其目的是预测具有抗癌作用的药物反应和化合物。

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【GAN优化】GAN优化专栏上线，首谈生成模型与GAN基础

我们有必要先说明一个问题，本专栏所讲述的GAN包括的VAE、玻尔兹曼机等其他生成模型均属于无监督学习的范畴，这与李航老师的《统计学习方法（第一版）》里的有监督学习生成方法有所区别。...训练目标均是使可见层节点的分布最大可能接近样本的真实分布。其区别之处在于深度玻尔兹曼机是一个完全无向模型，而深度信念网络的是有向图和无向图的混合模型，是受限玻尔兹曼机的堆叠。 ?...在自回归网络中，计算难度不算太大，但是在深度玻耳兹曼机、深度信念网络中涉及到图模型和隐变量时，不可避免要使用马尔可夫链近似、变分推断等技术。...其设计灵感来自于博弈论，一般由生成器和判别器两个神经网络构成，通过对抗方式进行训练，最后得到一个性能优异的生成器。 ?...4.2 生成器 论文最开始提出的生成器是全连接网络，它不断优化，使产生的样本尽量欺骗判别器（即使判别器输出值尽量大）。 ? 图4.3 生成器 我们来看一下，生成器的目标函数到底是什么。

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AI读心术：想象一下，计算机就可以重现意念中的画面

这项技术可能仍然需要数十年的时间才能投入实际使用，但是研究人员距离这个可以投射我们内心世界的系统又近了一步。...为了弄清楚一个人看到的到底是什么，京都大学的研究人员使用了功能磁共振成像（fMRI），来测量大脑的血液流量，作为大脑神经活动的衡量值。...当系统猜测某人正在查看的是什么内容时，这里的“翻译”就起到了模板的作用，而不再需要fMRI数据。...哥伦比亚大学祖克曼研究所（Zuckerman Institute）的计算神经科学家 Nikolaus Kriegeskorte 虽然认为这是一项“有趣而且谨慎”的工作，但是他提出了自己的疑问：计算机生成的图像的不准确性...Kriegeskorte 表示：“更高分辨率的 fMRI 结合其他大脑成像技术可能会进一步改善现在的结果。随着更先进的测量方式的出现以及算法的不断改进，未来我们有可能会通过意念图片来进行交流。”

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深入浅出：GAN原理与应用入门介绍

GAN 不是神经网络应用在无监督学习中的唯一途径，还有玻尔兹曼机（Geoffrey Hinton 和 Terry Sejnowski，1985）和自动解码器（Dana H....生成器出于压力被迫生成看似真实的样本，判别器学习分辨生成样本和真实样本。 ? 判别算法和生成算法有何不同？...然后 G（z，θ_g）将 z 从潜在空间 Z 映射到数据空间，D（x，θ_d）输出单个标量——一个 x 来自真实数据而不是 p_g 的概率。 训练判别器以最大化正确标注实际数据和生成样本的概率。...对抗网络使得处理这些具有历史意义的文件更加容易，这些文件还包括海上扣留船只是否合法的信息。 ? 每个查询到的记录都包含商家标记的样例——商家属性的唯一标识，类似于象形文字的草图样符号。...肿瘤分子生物学的应用 Insilico Medicine 另一个研究表明，产生一组按参数定义的新抗癌分子的管道。其目的是预测具有抗癌作用的药物反应和化合物。

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独家 | 生成式AI正在改变一切，但热度散后，还会剩什么呢？

（Stability AI的创始人埃玛德·莫斯塔克（Emad Mostaque）表示，他的目标是10亿用户。） 然后在10月，第二轮热潮到来：来自谷歌、元宇宙和其他公司的大量文本到视频的模型不断出现。...我不认为这是什么死亡。我认为这意味着我们不必在晚上和周末工作。” 股票图像公司采取了不同的立场。盖蒂已经禁止AI生成的图像。...DALL-E的第一个版本使用了OpenAI的语言模型GPT-3背后技术的扩展，通过预测图像中的下一个像素来生成图像，就像它们是句子中的单词一样。这起了作用，但效果不佳。...出于这个原因，阿尔特曼并不在乎DALL-E 2现在与一系列类似的工具竞争，其中一些是免费的。“我们来这里是为了制造AGI，而不是图像生成器，”他说。“它将适合更广泛的产品路线图。...其他人正在使用机器学习，用旨在提高图像质量和保真度的短语来增强简单提示，有效地自动化提示工程，这项任务只存在了几个月。 与此同时，随着图片的泛滥，我们也在打下其他基础。

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Android工程师，不理解模块化、组件化、插件化的区别怎么行？

2、组件化 平时看看论坛，好多人都在问： 模块化和组件化有什么区别？ 到底有什么区别呢，其实很小；但并不是完全相同的概念。 通过以上模块化的概念讲述，应该对模块化有了一个了解，那么区别是什么呢？...5、通信方式 模块化的通信方式，无非是相互引入；我抽取了common, 其他模块使用自然要引入这个module 组件化的通信方式，按理说可以划分为多种，主流的是隐式和路由。...Manifest.xml（主页面的配置） 集成模式下，使用app模块下的Manifest.xml配置； 组件模式下，使用组件自己的Manifest.xml配置 3\....那就是定义一个配置文件，统一存放需要配置的项。...配置文件定义好了，那么如何引入呢？ 在[Project]下的build.gradle引入配置文件 !

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深入理解Python异步编程（上）

彻底理解异步编程是什么、为什么、怎么样。深入学习asyncio的基本原理和原型，了解生成器、协程在Python异步编程中是如何发展的。 前言 很多朋友对异步编程都处于“听说很强大”的认知状态。...所以OS将I/O状态的变化都封装成了事件，如可读事件、可写事件。并且提供了专门的系统模块让应用程序可以接收事件通知。这个模块就是select。让应用程序可以通过select注册文件描述符和回调函数。...当文件描述符的状态发生变化时，select 就调用事先注册的回调函数。...这四个模块的作用都相同，暴露给程序员使用的API也几乎一致，区别在于kqueue 和 epoll 在处理大量文件描述符时效率更高。...下面是如何启创建10个下载任务和启动事件循环的： ? useloop 注：总体耗时约0.45秒。 上述执行结果令人振奋。在单线程内用 事件循环+回调 搞定了10篇网页同时下载的问题。

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20世纪最优秀的物理学家费曼是如何生活、学习和思考的？

他曾经说过： “以最无纪律，无礼和原始的方式努力研究您最感兴趣的是什么。” 前英国广播公司（BBC）制作人Christopher Sykes回忆说：“他对探索生活及其所能提供的一切感到非常高兴。”...麻省理工学院的朋友和同事Marvin Minsky曾对费曼表示，他“不像个孩子一样，无视其他人的想法……他是如此灵活——如果某事不起作用，他会换个角度看。”...实际上，你只是认为你知道。而且你的大多数行动都是基于不完全的知识，你真的不知道这是什么一回事，或者世界的目的是什么，也不知道很多其他事情。可能生活而又不知道。...杜克大学（Duke University）的社会和人格心理学家Mark Leary说，智力上的谦卑只是“承认你所相信的东西实际上可能是错误的”。 科学家通过提出新的更好的问题来进行发现。...费曼认为所有事物都与其他事物联系在一起。 费曼曾经说过，科学家的普遍责任是保持沉浸在“无知，怀疑和不确定性”中。爱因斯坦还认为，质疑和好奇心是学习和寻求知识的关键。

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Android 配置gradle实现VersionCode自增实例

versionName，有需要也可以看看其他人的实现。...以下介绍下配置Gradle自动增加versionCode的值 一、项目的根目录新建一个文件version.properties ? 二、文件内容写上初始的versioncode ?...VERSION_CODE'].toInteger() def runTasks = gradle.startParameter.taskNames //仅在assembleRelease任务是增加版本号,其他渠道包在此分别配置...中的值 根据情况替换 Manifest.xml 中的值 android 中有很多个渠道，每个渠道都有 debug 和 release 版本, 如果Manifest.xml 中每个版本有不同的值 一般的可以用...manifestPlaceholders = [APP_KEY : ‘对应的值’] 来替换,在 debug和 release 的时候也可以,但是多渠道的时候可能就会有些问题了 解决方式 1、简单 两个渠道

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别人的26岁：只用业余时间，就解决了数学界几十年的难题

作者 | 约尔达娜·塞佩莱维奇（Jordana Cepelewicz） 翻译 | 不周 审校 | 二七 素数，也叫质数，定义是大于1的自然数中，除了1和其自身外，无法被其他自然数整除的数。...这种方式得到的本原集，会密集地占据一段数轴。但其他类的本原集，比如素数集，在数轴上就分布得非常稀疏。“这意味着本原集确实是一个非常广泛的类别，很难直接入手研究，”利希特曼表示。...埃尔德什发现，对于任意一个本原集，包括那些由无限个数字组成的集合，其埃尔德什和总是有限的。无论这个本原集是什么样的，它的埃尔德什和总是小于等于一个特定的数。...这个发现看似离题甚远，实际上却与他们想证明的猜想密切相关。...而这个总体密度又不能大于1，利希特曼和帕梅朗斯由此便能证明，本原集的埃尔德什和，最大也不超过约1.78。

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传奇黑客凯文·米特尼克找到绕过双重验证方法，务必小心钓鱼网站

他通过诱导受害者访问类似于“LunkedIn.com”这样容易与知名网站混淆的域名，记录用户名、密码和双重验证码，便可以获取相关信息以及 cookie 文件。...“凯文的一位白帽黑客朋友开发了一种工具，可以借助社工手法绕过双重认证——并且这种手法可以用在任何网站上，”KnowBe4 首席执行官斯图·斯约维曼（Stu Sjouwerman）说。...斯约维曼指出，反钓鱼教育非常重要，如果受害者对网络安全以及点击电子邮箱中某个恶意链接的危险性了如指掌的话，诸如此类的黑客攻击是不可能完成的。...为了验证这一点，斯约维曼给我发了一封电子邮件，看上去好像是我的同事发来的，内容是讨论某篇文章中的错别字。但其实发件人并不是我同事本人，是用 Sendgrid（一个群发邮件服务）仿造的假收件人地址。...斯约维曼说：“网络钓鱼的模拟证明了开展网络安全意识教育的重要性，因为安全的最后一道防线说到底都是人自己。”他估计黑客会在未来几周内开始尝试这种新手法，因此敦促用户和 IT 部门强化安全协议。

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深度学习算法简要综述(下)

它们的技巧就是尝试让输出等于输入，另外，在其他工作中，也有尝试重构数据的做法。 自动编码器包括一个编码器和一个解码器。...相比其他网络，它的最大特点就是只有输入和隐藏层，不包含输出。...用于协同过滤的受限制玻尔兹曼机 多个受限制玻尔兹曼机（RBMs）叠加在一起就可以组成一个深度信念网络[13]。它们看起来和全连接层非常相似，但不同点在于训练的方式。...实际上 Word2Vec 也是一个两层的神经网络，并且输入和输出都是单词。单词将通过独热编码（one-hot encoding）的方式输入到神经网络中。...注意力机制[22] 和 Transformers 正如之前介绍 Transformers 所说，逐渐替代了 RNN 的作用，它们可以实现赋予最相关的单词的权重，并遗忘掉不重要的单词 序列模型（Sequence

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Android：这是一份全面 & 清晰易懂的Application类使用指南

方法介绍 那么，该 Application 类有什么作用呢？下面，我将介绍Application 类的方法使用 ?...缓存，如文件缓存，图片缓存 b. 动态生成 & 添加的View 典型的应用场景有两个： ?...：注册 / 注销对 应用程序内 所有Activity的生命周期监听 调用时刻：当应用程序内 Activity生命周期发生变化时就会调用 实际上是调用registerActivityLifecycleCallbacks...（）里 ActivityLifecycleCallbacks接口里的方法 具体使用 // 实际上需要复写的是ActivityLifecycleCallbacks接口里的方法 registerActivityLifecycleCallbacks...子类 在Manifest.xml文件中 标签里进行配置 Manifest.xml <application android:name=".CarsonApplication

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